El blog del Dr. Enrique Rubio

Autor: Enrique Rubio (Página 6 de 140)

ENRIQUE RUBIO GARCIA
Jefe del Servicio de Neurocirugía Valle de Hebron
Profesor Titular de Neurocirugía
Academico de España, Portugal, European Society of Neurosurgery, Word Federation of Neurosurgery.
Investigador del I Carlos III
Veintidós tesis doctorales dirigidas
250 trabajos publicados
Presidente de la academia de Neurocirugía de Barcelona
Academico de Cadiz y Jerez de la Frontera
Acadenico de Honor de Andalucia y Cataluña
log enriquerubio.net

EL HOMBRE EN BUSCA DE SENTIDO

VIKTOR FRANKL.

EL HOMBRE EN BUSCA DE SENTIDO

El hombre es lo que en última instancia se ha convertido porque lo ha hecho suyo pero la esencia principal del adulto es un diseño animal tedioso no podemos encontrarnos a nosotros mismos nuestra identidad Excepto volviéndonos devotos a la causa de algo

Este es el doctor Victor Frankl profesor de psiquiatría y neurología de

la Universidad de Viena por encima de ello presidente de la sociedad médica de Austria en psicoterapia es el autor de uno de los libros más leídos en estos tiempos a través de los campos de concentración hasta el existencialismo el doctor expone temas que conciernen al alma en su último libro El hombre en busca del sentido el dr Frankl está aquí para discutir con nosotros hoy algunos de los temas cruciales que nos tocan a todos analizando los problemas del hombre moderno sus ansiedades esperanzas del futuro se dijo que hubo tres revoluciones en Viena . Adler con su Búsqueda del poder Freud con su Búsqueda del placer y ahora el doctor Frankle que habla al hombre moderno de lo que sea que es en el mundo una vez Recibí una consulta de un hombre general prácticamente de las afueras de Viena y vino y me dijo doctor vengo a consultarle a usted por la severa depresión que estoy sufriendo ahora mismo Pues a lo largo de dos años desde que mi esposa falleció no puedo superarlo no puedo deshacerme de esta depresión no tiene sentido que usted me recete algo porque cualquier prescripción podría hacérmela yo mismo sin embargo tengo el presentimiento de que tengo que hablar con usted charlar con usted luego hubo una pausa y me preguntó qué debería hacer y podría haberle dado cualquier consejo no le dije nada pero solo le hice una pregunta le pregunté al viejo doctor terani qué pensaría si él hubiese fallecido primero y su esposa tuviese que sobrevivir a su muerte y me dijo Oh Eso habría sido terrible ella habría sufrido muchísimo y le dije este sufrimiento su esposa ha estado generando ese sufrimiento pero tú también podrías haberle generado a ella Este sufrimiento se habrías muerto antes pero ahora no sabes quién tiene que pagar por ello estás enojado porque ahora tú tienes que pasar El Duelo tú tienes que sufrir tú tienes que sobrevivir sin ella y no puedes culpar a nadie de ello el hombre levantó la cabeza y me miró me estrechó la mano y silenciosamente se fue de mi oficina él encontró en este cambio de actitud una nueva perspectiva algo que no podía cambiar el hecho de la muerte de su esposa y algo que sí podía cambiar su actitud ante ello de repente vio un sentido el sentido del sacrificio en un momento en el que no había nada en absoluto él podía superar su depresión estaba sufriendo Sí pero ahora lo hacía por el bien por el honor de alguien usted dice que los eventos de la vida separados del sentido son inútiles el hombre no puede ser saludable sin el sentido sin que haya un sentido detrás

de las cosas no podría ni siquiera estar vivo sabes quién dijo eso sabes quién dijo esto Albert Einstein ningún psiquiatra lo dijo y ahora pienso que la psiquiatría debe recordar esta parte motivacional primaria del hombre la parte que controla básicamente La Búsqueda del sentido y el hombre debe ser preparado para soportar la tensión entre los sentidos que esperan ser encontrados y el estado actual del ser volvamos por segundo al caso del médico que contó hoy en día mucha de la psicoterapia presente se concentra en lo que pensamos en el día a día y usted está diciendo que lo revirtió y dijo que lo importante es saber por qué usarlo ahora no dije aquí está esta píldora eso no te hace feliz existe un tranquilizante psicológico la psicoterapia con esto en vez de reducir su dolor traté de hacer que fuera capaz de soportar su dolor y este es uno de estos estados y esa es una de las principales diferencias en el enfoque de la psicoterapia y mucho de lo que vemos aquí en los Estados Unidos este es uno de los puntos básicos que la gente moderna está buscando este significado creo que lo está haciendo muy bien Esta es una de las habilidades que pudo poner a prueba estando en el campo de concentración verdad en algún sentido sí lo hice porque lo que estaba detectando era la pregunta el problema a su vez eso me estaba protegiendo y ayudando con mi firmeza sobreviviera o no al campo de concentración Pero todas estas cosas que la gente tuvo que atravesar gente inocente tratando de superarlo y a pesar de todas estas muertes a nuestro alrededor ese sufrimiento tiene un sentido un sentido más elevado pero en ese momento no lo tuvo para ninguno yo no le veía ningún sentido incluso para sobrevivir no sé si me entiendes usted dice que sobrevivir no es suficiente ni siquiera es lo básico entiendo y en la misma línea de este pensamiento básico de no tener el tranquilizante pero darle un sentido al sufrimiento y al dolor

Cuáles son las otras ideas básicas que han convertido en parte de su propio enfoque Yo le diría doctor que esta enseñanza de la terapia local del cuerpo se basa en tres principales Pilares tres principios uno es que la rueda del sentido es opuesta a la rueda del placer según el psicoanálisis interrumpo un minuto uno no necesita una reserva de alguna interpretación para hacer una experiencia significativa para usted el estado del viejo hombre es una preciosa responsabilidad suya verá usted tiene algo que puede dar lugar a una falsa interpretación entiendo yo podría decir que hay evidencia de que incluso el hombre promedio de la calle es en Primera y última instancia cualquier término Que prefieras alguien que busca un sentido no en una forma intelectual por supuesto sino en una forma más implícita su propio desarrollo personal llevando a cabo una tarea más elevada que él mismo amando a alguien los aspectos espirituales y las aspiraciones del hombre son primariamente aspectos intelectuales sino algo que concierne a la conciencia individual todo lo que tiene que ver con el amor con la dedicación a otra cosa más grande este es el espíritu humano no solo el intelecto y la razón el sentido de la vida se concibe como Dentro de este cuerpo de la logoterapia en la siguiente manera la vida nunca deja de tener un sentido de guardar un sentido para cada persona y ese era el hecho que quería enseñar al mundo el hecho de que incluso el sufrimiento tiene un significado por supuesto No el dolor tomado como algo masoquista como un sufrimiento innecesario pero ese sufrimiento se enfrenta en nuestras vidas con fe y la fe es inevitable en los eventos de la vida y este necesario e Inevitable sufrimiento en este caso depende de lo que le importe a cada uno y lo que importa es Cómo nos enfrentamos a eso cómo lo enfocamos la actitud que tomamos en esa circunstancia y una vez que encuentras el sentido al sufrimiento encuentras la libertad del ser ves la vida como una cadena de hilos interconectados un ejemplo es que el hombre nunca está condicionado por las condiciones siempre es libre no es que esté libre de las condiciones sino que es libre de expandirse por fuera de las condiciones en otras palabras cuando tus padres estaban en una crisis usted no podía controlar las circunstancias pero podía elegir en cierta forma cómo actuar ellos hubieran matado a Hitler Si hubiesen tenido la oportunidad pero pasemos a un ejemplo más trivial yo no soy responsable de que mi cabello sea gris sin embargo soy responsable del

hecho de que no fui al peluquero para que me loa entiendo en qué parte usted dice lo que importa no es tanto lo que se siente que es lo que solemos concentrarnos sino tu control sobre ello Eso después determina el significado de tus sentimientos definitivamente este es un factor muy importante

Esto es lo que pensé que no sabíamos déjeme formular una oración muy simple una vez dicha por Carl Justice el tío del cilindro central que dijo el hombre es lo que en última instancia se ha convertido porque lo ha hecho suyo pero la esencia principal del adulto es un diseño animal tedioso no podemos encontrarnos a nosotros mismos nuestra identidad excepto volviéndonos devotos a la causa de algo o a alguien no podemos realizar una actualización individual a no ser que nos desviemos hacia la devoción hacia el mundo no por una intención directa de nuestros principios ese es un punto magnífico pero nos estamos quedando sin tiempo

 

 

QUE ES UN ALGORITMO EN INFORMATICA

Algoritmo en informática: Qué es, cómo hacer uno y los diferentes tipos qué existen 

El concepto “algoritmo” está relacionado con el ámbito informático y se encuentra muy presente en nuestra vida cotidiana, cada vez más. En este artículo te explicamos qué es un algoritmo, cómo hacer uno, así como los diferentes tipos de algoritmos que existen. ¡Comenzamos!

¿Qué es un algoritmo en informática?

Un algoritmo en informática se trata de un conjunto de pasos o instrucciones establecidas, ordenadas y delimitadas para solucionar un problema, hacer un cálculo o llevar a cabo una tarea. En otras palabras, un algoritmo es el procedimiento que se sigue paso a paso para conseguir un objetivo concreto.

Entonces…. ¿Qué es un algoritmo en programación? ¿Es lo mismo?

En el campo de la programación, un algoritmo es el paso anterior a escribir el código. En primer lugar, tenemos que encontrar la manera de conseguir la resolución al problema, es decir, definir el algoritmo informático y, después, mediante el código, indicar a la máquina que pasos queremos que realice. Por lo tanto, un programa informático se trata de un conjunto de algoritmos ordenados y codificados en un lenguaje de programación para ser puestos en marcha en un ordenador.

Sin embargo, los algoritmos no “pertenecen” solo a los ámbitos de la computación y las matemáticas, sino que nosotros mismos utilizamos algoritmos durante nuestro día a día, como por ejemplo, los manuales de instrucciones o recetas de cocina ¡Están por todas partes!

 Tipos de algoritmos y ejemplos

Existen diferentes clasificaciones de los algoritmos dependiendo de diferentes factores. Por ejemplo, dependiendo de cómo describen sus pasos a seguir, se dividen entre algoritmos cuantitativos y cualitativos. De la misma forma, si requieren o no del uso de un ordenador para solventarlos, se distinguen entre computacionales o no computacionales.

Pero, si nos enfocamos en qué hace y cómo lo hace para llegar a la solución, encontramos más tipos de algoritmos. A continuación, señalamos los cuatro  tipos de algoritmos informáticos más comunes:

  • Algoritmo de búsqueda. Estos localizan uno o diversos elementos que tengan una serie de propiedades en una estructura de datos. Por ejemplo, existen diferentes tipos de búsqueda, entre las más destacados:
  • Búsqueda secuencial. En este tipo de algoritmo se compara el elemento a buscar con cada elemento del conjunto hasta dar con él o hasta que se hayan comparado todos los elementos.
  • Búsqueda binaria. El algoritmo realiza una comparación con el elemento ubicado en el medio y, si no son iguales, sigue su búsqueda en la mitad donde puede encontrarse. De esta manera, continúa comparando cada vez en intervalos más pequeños de elementos.
  • Algoritmos probabilísticos. Esta se trata de una técnica que utiliza una fuente de aleatoriedad como parte de su lógica. A través de una muestra aleatoria de la entrada, el algoritmo llega a una solución que puede no ser la mejor, pero sí la más adecuada para el problema planteado. Para que sea más probable brindar una solución correcta, el algoritmo se repite varias veces con diferentes muestras y compara los resultados.

Más tipos de algoritmos

  • Algoritmos de ordenamiento. Estos reorganizan los elementos que se encuentran en un listado dependiendo de la relación de orden, normalmente, por orden numérico y lexicográfico. Un correcto orden optimiza el uso de este tipo de algoritmos y facilitan que se consigan resultados legibles por máquinas pero, también por personas.

Por ejemplo, estos son algunos de los algoritmos de ordenamiento que existen:

  • Ordenamiento de burbuja. Este tipo de algoritmo compara cada elemento de la lista a ordenar con el siguiente y cambia la posición si no se encuentra en el orden correcto. Revisa una y otra vez la lista hasta que está ordenada correctamente.
  • Ordenamiento por selección. En este caso, el algoritmo va colocando el elemento más pequeño en cada una de las posiciones de la lista uno detrás de otro, de forma consecutiva.
  • Ordenamiento rápido. El algoritmo escoge un elemento del conjunto y reubica el resto a cada uno de los lados de ese elemento, según si son mayores o menos a él. Se repite el procedimiento en cada subconjunto.
  • Algoritmos voraces.Este tipo de algoritmos consiste en una estrategia de búsqueda en la que se elige la mejor opción en cada paso local, con la finalidad de llegar a una solución general inmejorable. Normalmente, los algoritmos voraces se utilizan para solucionar problemas de optimización. Estos son algunos de los casos en los que los algoritmos logran soluciones óptimas:
  • Codificación Huffman. Se trata de un método de compresión de datos en el que no se pierde información, que analiza la frecuencia de aparición de un mensaje y le asigna un código de longitud que puede variar.
  • Problema de la mochila fraccional. En este caso, disponemos de una variedad de objetos y debemos determinar cuáles de ellos pondremos en la mochila para conseguir transportar el mayor valor sin superar el peso que puede soportar.

Cómo hacer un algoritmo

Antes de crear el algoritmo será necesario representarlo en un flujo de programación. Una vez representado, será más sencillo de ejecutar. Todo algoritmo cuenta con tres partes:

  • En la entrada o input es donde se introducen todos los datos que el algoritmo necesita para ejecutarse.
  • Con lo que ha recibido en la entrada, el algoritmo llevará a cabo una serie de cálculos para dar con la solución al problema.
  • Los resultados que se han obtenido del procesamiento se mostrarán en el output o salida del algoritmo.
  • Para crear un algoritmo se debe tener en cuenta sus características. Las características de los algoritmos son:
  • Secuenciales: estos se procesan consecutivamente.
  • Precisos: tienen que ser objetivos en la resolución del problema.
  • Ordenados: deben leerse y ejecutarse por orden.
  • Finitos: deben contar con un número concreto de pasos.
  • Concretos: deben mostrar una solución al problema resuelto.
  • Definidos: ante los mismos inputs siempre deben conseguirse los mismos outputs.

Un algoritmo tiene que ser suficiente para resolver un problema pero, si hay varios algoritmos que solucionan el mismo, siempre será preferible el que cuente con un camino más corto.

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EL HOMBRE EN BUSCA DE SENTIDO

VIKTOR FRANKL.

EL HOMBRE EN BUSCA DE SENTIDO

El hombre es lo que en última instancia se ha convertido porque lo ha hecho suyo pero la esencia principal del adulto es un diseño animal tedioso no podemos encontrarnos a nosotros mismos nuestra identidad Excepto volviéndonos devotos a la causa de algo

Este es el doctor Victor Frankl profesor de psiquiatría y neurología de

la Universidad de Viena por encima de ello presidente de la sociedad médica de Austria en psicoterapia es el autor de uno de los libros más leídos en estos tiempos a través de los campos de concentración hasta el existencialismo el doctor expone temas que conciernen al alma en su último libro El hombre en busca del sentido el dr Frankl está aquí para discutir con nosotros hoy algunos de los temas cruciales que nos tocan a todos analizando los problemas del hombre moderno sus ansiedades esperanzas del futuro se dijo que hubo tres revoluciones en Viena . Adler con su Búsqueda del poder Freud con su Búsqueda del placer y ahora el doctor Frankle que habla al hombre moderno de lo que sea que es en el mundo una vez Recibí una consulta de un hombre general prácticamente de las afueras de Viena y vino y me dijo doctor vengo a consultarle a usted por la severa depresión que estoy sufriendo ahora mismo Pues a lo largo de dos años desde que mi esposa falleció no puedo superarlo no puedo deshacerme de esta depresión no tiene sentido que usted me recete algo porque cualquier prescripción podría hacérmela yo mismo sin embargo tengo el presentimiento de que tengo que hablar con usted charlar con usted luego hubo una pausa y me preguntó qué debería hacer y podría haberle dado cualquier consejo no le dije nada pero solo le hice una pregunta le pregunté al viejo doctor terani qué pensaría si él hubiese fallecido primero y su esposa tuviese que sobrevivir a su muerte y me dijo Oh Eso habría sido terrible ella habría sufrido muchísimo y le dije este sufrimiento su esposa ha estado generando ese sufrimiento pero tú también podrías haberle generado a ella Este sufrimiento se habrías muerto antes pero ahora no sabes quién tiene que pagar por ello estás enojado porque ahora tú tienes que pasar El Duelo tú tienes que sufrir tú tienes que sobrevivir sin ella y no puedes culpar a nadie de ello el hombre levantó la cabeza y me miró me estrechó la mano y silenciosamente se fue de mi oficina él encontró en este cambio de actitud una nueva perspectiva algo que no podía cambiar el hecho de la muerte de su esposa y algo que sí podía cambiar su actitud ante ello de repente vio un sentido el sentido del sacrificio en un momento en el que no había nada en absoluto él podía superar su depresión estaba sufriendo Sí pero ahora lo hacía por el bien por el honor de alguien usted dice que los eventos de la vida separados del sentido son inútiles el hombre no puede ser saludable sin el sentido sin que haya un sentido detrás

de las cosas no podría ni siquiera estar vivo sabes quién dijo eso sabes quién dijo esto Albert Einstein ningún psiquiatra lo dijo y ahora pienso que la psiquiatría debe recordar esta parte motivacional primaria del hombre la parte que controla básicamente La Búsqueda del sentido y el hombre debe ser preparado para soportar la tensión entre los sentidos que esperan ser encontrados y el estado actual del ser volvamos por segundo al caso del médico que contó hoy en día mucha de la psicoterapia presente se concentra en lo que pensamos en el día a día y usted está diciendo que lo revirtió y dijo que lo importante es saber por qué usarlo ahora no dije aquí está esta píldora eso no te hace feliz existe un tranquilizante psicológico la psicoterapia con esto en vez de reducir su dolor traté de hacer que fuera capaz de soportar su dolor y este es uno de estos estados y esa es una de las principales diferencias en el enfoque de la psicoterapia y mucho de lo que vemos aquí en los Estados Unidos este es uno de los puntos básicos que la gente moderna está buscando este significado creo que lo está haciendo muy bien Esta es una de las habilidades que pudo poner a prueba estando en el campo de concentración verdad en algún sentido sí lo hice porque lo que estaba detectando era la pregunta el problema a su vez eso me estaba protegiendo y ayudando con mi firmeza sobreviviera o no al campo de concentración Pero todas estas cosas que la gente tuvo que atravesar gente inocente tratando de superarlo y a pesar de todas estas muertes a nuestro alrededor ese sufrimiento tiene un sentido un sentido más elevado pero en ese momento no lo tuvo para ninguno yo no le veía ningún sentido incluso para sobrevivir no sé si me entiendes usted dice que sobrevivir no es suficiente ni siquiera es lo básico entiendo y en la misma línea de este pensamiento básico de no tener el tranquilizante pero darle un sentido al sufrimiento y al dolor

Cuáles son las otras ideas básicas que han convertido en parte de su propio enfoque Yo le diría doctor que esta enseñanza de la terapia local del cuerpo se basa en tres principales Pilares tres principios uno es que la rueda del sentido es opuesta a la rueda del placer según el psicoanálisis interrumpo un minuto uno no necesita una reserva de alguna interpretación para hacer una experiencia significativa para usted el estado del viejo hombre es una preciosa responsabilidad suya verá usted tiene algo que puede dar lugar a una falsa interpretación entiendo yo podría decir que hay evidencia de que incluso el hombre promedio de la calle es en Primera y última instancia cualquier término Que prefieras alguien que busca un sentido no en una forma intelectual por supuesto sino en una forma más implícita su propio desarrollo personal llevando a cabo una tarea más elevada que él mismo amando a alguien los aspectos espirituales y las aspiraciones del hombre son primariamente aspectos intelectuales sino algo que concierne a la conciencia individual todo lo que tiene que ver con el amor con la dedicación a otra cosa más grande este es el espíritu humano no solo el intelecto y la razón el sentido de la vida se concibe como Dentro de este cuerpo de la logoterapia en la siguiente manera la vida nunca deja de tener un sentido de guardar un sentido para cada persona y ese era el hecho que quería enseñar al mundo el hecho de que incluso el sufrimiento tiene un significado por supuesto No el dolor tomado como algo masoquista como un sufrimiento innecesario pero ese sufrimiento se enfrenta en nuestras vidas con fe y la fe es inevitable en los eventos de la vida y este necesario e Inevitable sufrimiento en este caso depende de lo que le importe a cada uno y lo que importa es Cómo nos enfrentamos a eso cómo lo enfocamos la actitud que tomamos en esa circunstancia y una vez que encuentras el sentido al sufrimiento encuentras la libertad del ser ves la vida como una cadena de hilos interconectados un ejemplo es que el hombre nunca está condicionado por las condiciones siempre es libre no es que esté libre de las condiciones sino que es libre de expandirse por fuera de las condiciones en otras palabras cuando tus padres estaban en una crisis usted no podía controlar las circunstancias pero podía elegir en cierta forma cómo actuar ellos hubieran matado a Hitler Si hubiesen tenido la oportunidad pero pasemos a un ejemplo más trivial yo no soy responsable de que mi cabello sea gris sin embargo soy responsable del

hecho de que no fui al peluquero para que me loa entiendo en qué parte usted dice lo que importa no es tanto lo que se siente que es lo que solemos concentrarnos sino tu control sobre ello Eso después determina el significado de tus sentimientos definitivamente este es un factor muy importante

Esto es lo que pensé que no sabíamos déjeme formular una oración muy simple una vez dicha por Carl Justice el tío del cilindro central que dijo el hombre es lo que en última instancia se ha convertido porque lo ha hecho suyo pero la esencia principal del adulto es un diseño animal tedioso no podemos encontrarnos a nosotros mismos nuestra identidad excepto volviéndonos devotos a la causa de algo o a alguien no podemos realizar una actualización individual a no ser que nos desviemos hacia la devoción hacia el mundo no por una intención directa de nuestros principios ese es un punto magnífico pero nos estamos quedando sin tiempo

 

 

APRENDIZAGE DE LA INFORMATICA

APRENDIZAGE DE LA INFORMATICA

 

Voy a decepcionar a todas las personas en informática y aprendizaje automático porque voy a dar una conferencia pública genuina. Voy a intentar explicar qué son las redes neuronales, qué son los modelos de lenguaje, por qué creo que lo entienden. Tengo una lista completa de esas cosas y al final voy a hablar brevemente sobre algunas amenazas de la IA y luego hablaré sobre la diferencia entre redes neuronales digitales y analógicas y por qué creo que esa diferencia es tan aterradora. Desde la década de 1950 ha habido dos paradigmas para la inteligencia. El enfoque inspirado en la lógica cree que la esencia de la inteligencia es el razonamiento y eso se hace mediante el uso de reglas simbólicas para manipular expresiones simbólicas. Solían pensar que el aprendizaje podía esperar. Cuando era estudiante, me dijeron que no trabajara en el aprendizaje, eso vendrá después, una vez que entendamos cómo representar las cosas. El enfoque inspirado en la biología es muy diferente, cree que la esencia de la inteligencia es aprender las fortalezas de las conexiones en una red neuronal y el razonamiento puede pesar. No te preocupes por el razonamiento por ahora, eso vendrá después, una vez que podamos aprender cosas, así que ahora Voy a explicar qué son las redes neuronales artificiales y aquellas personas que saben pueden simplemente divertirse. Un tipo simple de neurona tiene neuronas de entrada y neuronas de salida, por lo que las neuronas de entrada pueden representar las intensidades de los píxeles en una imagen, las neuronas de salida pueden representar las clases de objetos en la imagen, como un perro o un gato, y luego hay capas intermedias de neuronas, a veces llamadas neuronas ocultas, que aprenden a detectar características que son relevantes para encontrar estas cosas. Entonces, una forma de pensarlo es si quieres encontrar un pájaro en una imagen, sería bueno comenzar con un detector de características que detecte pequeños fragmentos de borde en la imagen en varias orientaciones y luego podrías tener una capa de neuronas que detecte combinaciones de bordes como dos bordes que se encuentran en un ángulo fino, que podría ser un pico o no, o algunos bordes que forman un pequeño círculo y luego podrías tener una capa de neuronas que detecte cosas como un círculo y dos bordes que se encuentran que parecen un pico en la relación espacial correcta, que podría ser la cabeza de un pájaro y finalmente podrías tener una neurona de salida que diga «Bueno, si encuentro la cabeza». de un pájaro y la pata de un pájaro y el ala de un pájaro probablemente sea un pájaro así que eso es lo que estas cosas van a aprender a ser ahora los pequeños puntos rojos y verdes son los pesos en las conexiones y la pregunta es quién establece esos pesos así que aquí hay una manera de hacerlo que es obvia es obvio para todos que funcionará y es obvio que tomará mucho tiempo empiezas con pesos aleatorios luego eliges un peso al azar ese pequeño punto rojo y lo cambias ligeramente y ves si la red funciona mejor tienes que probar en un montón de casos diferentes para realmente evaluar si funciona mejor y haces todo ese trabajo solo para ver si aumentar este peso un poco o disminuirlo un poco mejora las cosas si aumentarlo lo empeora lo disminuyes en cierto modo ese es el método de mutación y así es como funciona la evolución un para la evolución es sensato trabajar así porque el proceso que te lleva del genotipo al fenotipo es muy complicado y está lleno de eventos externos aleatorios así que no tienes un modelo de ese proceso pero para las redes neuronales es una locura porque tenemos porque todos estos cálculos se están realizando en la red neuronal tenemos un modelo de lo que está sucediendo y entonces podemos usar el hecho de que sabemos lo que sucede en ese pase hacia adelante en lugar de medir cómo afectaría un cambio de peso a las cosas en realidad calculamos cómo afectaría el cambio de peso a las cosas y hay algo llamado retropropagación donde envías información de vuelta a través de la red la información es la diferencia entre lo que tienes y lo que querías y averiguas para cada peso en la red al mismo tiempo si debes disminuirlo un poco o aumentarlo un poco para que sea más parecido a lo que querías ese es el algoritmo de retropropagación lo haces con cálculo en la regla de la cadena un y eso es más eficiente que el método de mutación por un factor del número de pesos en la red así que si tienes un billón de pesos en tu red es un billón de veces más eficiente así que una de las cosas para las que se usan a menudo las redes neuronales es reconocer objetos en imágenes las redes neuronales ahora pueden tomar una imagen como la que se muestra y producir en realidad un título para la imagen como salida y la gente intentó con aire simbólico hacer eso durante muchos años y ni siquiera acercarme, um, es una tarea difícil, sabemos que el sistema biológico funciona con una jerarquía de detectores de características, por lo que tiene sentido probar redes neuronales en eso y en 2012, dos de mis estudiantes IA y Alvi , con un poco de ayuda de mi parte, demostraron que se puede hacer una red neuronal realmente buena de esta manera para identificar mil tipos diferentes de objetos.

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AVANCE DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

A MEDIDA QUE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL AVANZA, ¿PODEMOS CONFIAR EN EL PROGRAMA OPEN AI Y EN SU FUNDADOR, SAM ALTMAN?

 

Soy Azeem Azhar y hoy voy a reunirme con Sam Altman para hablar. Bienvenidos a Exponentially. El 2023 será recordado como el año en que la IA irrumpió en la conciencia pública. OpenAI está al mando del cambio, pero, ¿qué es lo que piensa su fundador? ¿Cuál es su objetivo? ¿Y seremos parte del cambio? Sam Altman es la estrella de rock and roll de la inteligencia artificial. Ha recaudado miles de millones de dólares de Microsoft y entre sus primeros patrocinadores estaban Elon Musk y Reid Hoffman. Ha sido un encuentro increíble y cuanto más sabemos sobre la IA, más preguntas surgen al respecto. Me encontré con Sam al comienzo de una gira mundial que cubriría 20 países en solo 30 días. Conversamos en la University College de Londres frente a una audiencia en vivo de casi 1000 personas. Debes estar muy ocupado, estás en medio de una enorme gira mundial.

¿Cómo te sientes? Ha sido genial. Al principio, no sabía si iba a divertirme. Tenía muchas ganas de hacerlo, porque acudir a los medios de comunicación de San Francisco no era una opción para mí. Entonces, se me ocurrió la idea de viajar y conocer gente personalmente. Así que recibimos comentarios muy útiles sobre lo que la gente quiere que hagamos,  qué piensa sobre la IA, qué le entusiasma, qué le preocupa. Y lo he pasado muy bien. Te he visto tomando notas a mano en un cuaderno mientras escuchas a la gente. Todavía tomo notas y escribo listas a mano. Seguramente tengamos que aprender algo de eso. No creo que así sea. Cuando fundaste OpenAI en 2015, ¿imaginaste que unos pocos años después, casi por necesidad, tendrías que subirte a un avión y volar alrededor del mundo para escuchar lo que personas de todos los continentes tenían para decirte? Siempre tuve eso en mente. Cuando dirigia Y Combinator intentaba viajar lo más posible para conocer gente.

Creo que eso es algo importante que la industria tecnológica del área de la bahía no hace lo suficiente. Pero yo lo disfruto. También creo que viajando adquirí algunos conocimientos muy importantes. De esa manera logras ver perspectivas muy diferentes. Cuando iniciamos OpenAI, pensé que probablemente no funcionaría, pero si lo hacía, creí que sería una tecnología impactante y que recibir aportes del mundo sería un factor clave para el proceso. Ya has logrado bastantes avances en esta herramienta. Has estado en países del sur global y también en países de Europa que son más ricos. Quiero que me des una respuesta que sea lo más breve y rápida posible.

¿Cómo fue cambiando la actitud del público y qué te sorprendió? Hay muchos aspectos interesantes en los que la actitud de las personas no han cambiado. Creo que hay mucho entusiasmo por parte de las personas que aplican la tecnología a todo. Y también hay miedo por parte de las personas que no usan la tecnología o de las que la usan mucho y se preguntan cuáles serán los límites. Las preocupaciones son diferentes dependiendo del lugar. En el caso del sur global, se preguntan cuáles son los beneficios económicos de esta tecnología. Por ejemplo, ¿cómo podría ayudar con los problemas de educación y salud? Y en los países más desarrollados se preocupan más por cómo la IA podría ayudar a abordar problemas a largo plazo y tiene sentido. Pero notamos que hay aspectos que son universales, como el entusiasmo por la tecnología, el deseo de participar, el deseo de garantizar que los valores de todos estén representados. Además, tenemos una especie de gobernanza, ya que tenemos la posibilidad de plasmar las necesidades en los sistemas que construimos, de repartir beneficios y de crear un acceso compartido justo. Teniendo en cuenta el modelo de Silicon Valley, estás en una posición sin precedentes desde muchos puntos de vista. Generalmente, el fundador de una empresa o de un servicio como este posee mucho capital, también recibe un salario y tiene ventajas financieras. Tú no tienes nada de eso, simplemente retiras lo suficiente para tu seguro médico. Entonces, ¿qué es lo que te motiva a seguir con este proyecto? Considerando el desafío que supone y las exigencias de tiempo y de energía.

Me parece un reto fascinante. Realmente no se me ocurre nada más emocionante en lo que trabajar. Me siento muy privilegiado de vivir en este momento de la historia y más aún de poder trabajar con este equipo en particular. No existe otra forma en la que preferiría pasar los días. Entiendo. Fui muy afortunado y gané mucho dinero al principio de mi carrera.

Entonces, creo que eso fue de gran ayuda. ¿Tienes personas que sean tus mentores? Sí, me siento muy afortunado de haber tenido grandes mentores. También creo que es importante no intentar aprender demasiado de otros y hacer las cosas a mi manera. Siempre he tratado de tener un equilibrio, aunque todavía no lo logré por completo.

Pero creo que una de las cosas mágicas de Silicon Valley es lo mucho que se preocupa la gente por la tutoría y la enseñanza. Y así es como aprendí más de lo que me correspondía. Si tuvieras que elegir una o dos lecciones de tus grandes mentores, ¿cuáles serían? Paul Graham dirigía la que hoy es mi área antes de que yo llegara. Gracias a él, muchas personas y yo aprendimos cómo funcionan las empresas emergentes y cómo se diseña el manual de estrategias para que sean exitosas. Él fue quien nos enseñó, en gran medida, qué es lo que se necesita para crear una organización de alto funcionamiento y cuáles son las trampas que hay que evitar.

Y sin duda, de Elon aprendí todas las cosas que son posibles de hacer y que no necesariamente hay que aceptar que nuestra tecnología no es algo que se puede ignorar. Eso ha sido muy valioso. Creo que estas dos lecciones de las que hablas se pueden ver plasmadas en OpenAI y en todo lo que has logrado en estos últimos años. En nuestro último encuentro, hace un par de años, tú hablabas de estos grandes modelos de lenguaje y actualmente estamos utilizando GPT-4, pero en aquel entonces lo más moderno era GPT-3. Y recuerdo que mencionaste que para pasar del sistema GPT-2 al GPT-3 había que dar solo un pequeño paso. Dijiste que la brecha entre ambos era mínima.

¿Dirías que llegar a GPT-4 también implicó dar otro pequeño paso? Así lo veremos en retrospectiva. Eso creo. En su momento fue un gran cambio, pero en retrospectiva lo veremos diferente. Por un tiempo se sintió como un gran salto, pero la gente ya está preguntando en qué estamos trabajando y cuándo se lanza GPT-5. Y eso está bien, así se maneja el mundo y así es como debe ser. Nos acostumbramos a todo, establecemos nuevas bases muy rápido. Quiero preguntarte, ¿cuáles fueron los conocimientos que adquiriste durante el desarrollo de GPT-4, y en los meses posteriores a su lanzamiento, que fueron diferentes a los de los modelos anteriores?

Creo que terminamos de entrenar GPT-4 unos ocho meses antes de lanzarlo. Y ese fue, con diferencia, el tiempo más largo de prelanzamiento de un modelo. Con GPT-3 aprendimos todas las formas en las que estas cosas pueden fallar cuando las liberas al mundo. Implementamos modelos de forma incremental para darle al mundo tiempo para adaptarse y también para entender qué es lo que podría pasar, cuáles son los riesgos, cuáles son los beneficios y cuáles deberían ser las reglas. Pero no queremos lanzar un modelo defectuoso. Así que dedicamos más tiempo a aplicar lo que aprendimos de las versiones anteriores de GPT. Ahora sabemos que si dedicamos tiempo a alinear, auditar y probar todo nuestro sistema de seguridad, podemos lograr muchos avances. Básicamente, construiste un modelo que es una máquina increíblemente compleja. El precursor, GPT-3, tenía 175 mil millones de parámetros como controles deslizantes en un ecualizador gráfico, y eso es mucha configuración. Y el modelo GPT-4 es aún más grande, aunque no has dicho formalmente cuáles son sus dimensiones. Entonces, mi pregunta es: ¿qué es lo que haces con esa máquina para conseguir que haga lo que queremos y, al mismo tiempo, que no haga lo que no queremos? Ese es el problema de alineación, que es en lo que has trabajado durante ocho meses. Sí.

Quiero dejar algo bien en claro. El hecho de que seamos capaces de alinear GPT-4 no significa que no pueda tener fallas. De eso no hay ninguna duda. Tenemos una enorme cantidad de trabajo por hacer para descubrir cómo vamos a alinear la superinteligencia y sistemas mucho más poderosos que los que tenemos ahora. Me preocupa que la gente piense que hemos resuelto el problema cuando decimos que podemos alinear GPT-4 lo mejor posible, porque no es así. Pero creo que es increíble que podamos tomar el modelo base de GPT-4, que si cualquier persona lo usa, puede comprobar que no es demasiado impresionante. O, al menos, que es extremadamente difícil de usar. Y con relativamente poco esfuerzo y pocos datos, podemos aplicar RLHF y lograr que el modelo sea fácil de utilizar y esté alineado. RLHF significa Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana. Tengo entendido que esa es la forma en la que la gente responde preguntas de GPT-4 y le indica cuándo ha cumplido con las expectativas y cuándo no.

Así es. Se utilizan pequeñas cantidades de retroalimentación poco sofisticadas. Dado que estos modelos se pueden utilizar con lenguaje natural, es normal pensar que la máquina se alimenta de comentarios muy explicativos y desarrollados. Pero la realidad es que el sistema se basa en algo tan simple como pulgares arriba y pulgares abajo. Y creo que es impresionante que funcione así. Lo que me resulta increíble es la poca cantidad de RLHF en comparación con los miles de millones de palabras con las que se entrenan estos modelos. ¿Cuántos comentarios se necesitan para que sean lo más precisos posible? Eso varía bastante dependiendo del caso,

pero no muchos. Dijiste que no estás entrenando a GPT-5 en este momento y tengo curiosidad de saber por qué. ¿Es porque no hay suficiente información? O, ¿porque no hay suficientes chips de computadora para entrenarlo? O, ¿fue porque identificaste ciertas necesidades cuando estabas creando GPT-4 y pensaste que tenías que descubrir cómo abordarlas antes de construir el siguiente modelo? Estos modelos son muy difíciles de construir. Pasaron casi tres años entre el lanzamiento de GPT-3 y GPT-4. Lleva mucho tiempo y hay mucha investigación por hacer. También hay muchas cosas que queremos hacer con GPT-4 ahora que está terminado, como estudiar el período de posformación. Queremos expandirlo. Es increíble que se pueda lanzar un iPhone cada año, pero nosotros vamos a tener una cadencia de más de un año. Mencionaste que hay mucha más investigación por hacer y hay varios investigadores de IA con mucha experiencia que han dicho que los modelos de lenguaje grande son limitados. Sostienen que estos grandes modelos de lenguaje no aumentarán su nivel de rendimiento y que no se puede construir inteligencia artificial general a partir de ellos. ¿Estás de acuerdo con estas ideas? En primer lugar, creo que la mayoría de esos comentaristas se han equivocado terriblemente sobre lo que los modelos grandes de lenguaje podrán hacer.

Muchos de ellos ahora han pasado a decir que no es que esta tecnología no funcione, sino que lo hace demasiado bien y que tenemos que detenerla porque es demasiado peligrosa. Otros simplemente han dicho que todo esto no supone ningún aprendizaje real. Algunos de los más sofisticados opinan que los grandes modelos de lenguaje funcionan mejor de lo esperado, pero no tanto como la inteligencia artificial general según el paradigma actual. Y eso es cierto, así que creo que debemos esforzarnos lo más que podamos. Pero estamos trabajando duro para intentar descubrir el próximo paradigma. Lo que a mí más me entusiasma del mundo de la inteligencia artificial general es que estos modelos, en algún momento, nos ayudarán a descubrir nuevas ciencias de manera muy rápida y significativa. Pero creo que la forma más rápida de lograr eso es ir más allá del paradigma GPT. Tenemos que trabajar para crear modelos que puedan generar conocimientos, aportar nuevas ideas, descubrir cosas que no se han visto antes.

He estado usando GPT-4 de forma obsesiva. Me alegra saberlo. Sobre todo en los últimos meses, es algo extraordinario. Y siento que a veces intenta generar nuevos conocimientos. Y no tengo pruebas, pero trabajo en el área de investigación y siento que mi teoría puede ser acertada. ¿Qué opinas de esto?

Sí, hay algo de eso. Puede hacer cosas pequeñas, pero no puede autocorregirse y mantenerse lo suficientemente centrado como para que podamos, simplemente, pedirle que cure el cáncer, por ejemplo. Eso no sucederá. Bien. Pero sería bueno que pudiera hacerlo. Hablaste sobre diferentes vías de investigación que podrían ser necesarias. ¿Tienes un par de descubrimientos favoritos que crees que podrían ser el siguiente paso de la humanidad en la construcción de estas tecnologías? No hay nada que me inspire la suficiente confianza como para apostar a eso, pero seguimos buscándolo. Estamos hablando de cuán poderosas son estas tecnologías, pero, obviamente, también tienen ciertas desventajas. Comencemos mencionando una que hoy en día es una realidad. Como sabemos, tanto GPT-4, como también otros grandes modelos de lenguaje son muy buenos para producir texto con sonido humano. Y eso plantea un riesgo de desinformación, más que nada, a medida que nos acercamos a elecciones importantes en Estados Unidos. ¿Qué tan grave consideras que es ese riesgo? Y teniendo en cuenta que ese evento es tan próximo, ¿qué podríamos hacer y en qué podríamos ayudarte? Creo que el tema de la desinformación se está convirtiendo en un gran desafío en el mundo y creo que es un asunto delicado.

Ya hemos desconfiado de cosas que resultaron ser ciertas. Sí. Expulsamos personas de las plataformas por creer que mentían. Entonces, vamos a tener que encontrar un equilibrio. Tenemos que aprender a preservar la capacidad de equivocarnos al momento de exponer información importante sin que nadie piense que todo se trata de desinformación intencional utilizada para manipular. Pero creo que la manipulación de información, hoy en día, es un problema real y hemos visto más de eso a medida que avanza la tecnología. El GPT-3.5 es bueno. Entonces, de haber habido una ola de desinformación, ¿no habría llegado antes? Creo que los humanos ya son buenos generando desinformación y tal vez los modelos GPT lo hagan más fácil. Pero eso no es lo que me preocupa. Si bien es tentador comparar la IA con las redes sociales, son muy diferentes. Puedes generar toda la desinformación que quieras con GPT-4, pero si no se difunde, no servirá de mucho. Entonces, la cuestión está en los canales de difusión.

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Pero creo que lo que vale la pena considerar es qué será diferente con la IA y con qué canales que puedan ayudar a difundirla se conectará. Pienso que una cosa que será diferente es la capacidad persuasiva interactiva personalizada que tienen estos sistemas. Entonces, gracias a esta innovación, podría recibir una llamada automática y al atenderla, podría escuchar un texto pronunciado por una voz que suena muy realista. El mensaje leído por la máquina sería personalizado, por lo tanto, sería emocionalmente resonante y extremadamente realista. Creo que ese será el nuevo desafío y hay mucho que hacer al respecto. Podemos incorporar rechazos en los modelos y crear sistemas de seguimiento para que la gente no pueda hacerlo a escala. Pero vamos a tener potentes modelos de código abierto en el mundo y creo que es importante que así sea. Y las técnicas de IA abierta que podemos hacer en nuestros sistemas no funcionarán de la misma manera. Bien, quiero hacer hincapié en esto. OpenAI cuenta con una API, entonces, si algún cliente en particular tiene un mal comportamiento, lo puedes desactivar. Mientras que un modelo de código abierto puede ser ejecutado por cualquier persona en su computadora de escritorio, y eso es mucho más difícil de controlar. Sí. Resolver esto no puede ser solo responsabilidad de OpenAI.

¿Recibes ayuda? Hay regulaciones que podemos implementar que ayudarían con ese problema, pero la verdadera solución es educar a la gente sobre lo que está sucediendo. Hemos pasado por esto antes. Cuando Photoshop se popularizó, hubo un breve período en el que la gente creía que lo que veía en ciertas imágenes era real.

Pero luego aprendió que eso podía ser falso, aunque algunas personas todavía caen en estas cosas. Hoy se sabe que cualquier imagen podría estar manipulada digitalmente. Eso está claro. Lo mismo sucederá con estas nuevas tecnologías, pero cuanto antes podamos educar a la gente al respecto, mejor, porque la resonancia emocional va a ser mucho mayor.

Pasemos a la educación. Aquí estamos en una universidad global. Y, por supuesto, la educación está estrechamente relacionada con el mercado laboral. En ocasiones anteriores hemos visto surgir nuevas tecnologías poderosas que realmente han impactado la dinámica de poder entre trabajadores y empleadores.

Por ejemplo, a finales del siglo XVIII se produjo la pausa de Engels, el momento en Inglaterra en el que el PIB aumentó y los salarios de los trabajadores se estancaron. Cuando analizamos la IA, es posible que veamos algo similar. Y creo que ni tú ni yo queremos que los historiadores del futuro creen el concepto de la pausa de Altman para describir el momento en el que los salarios sufrieron bajo un punto de presión salarial debido al surgimiento de la nueva tecnología. ¿Cuáles son las intervenciones necesarias para garantizar que haya una especie de distribución equitativa de los beneficios de la tecnología? Antes que nada, necesitamos ganancias y crecimiento.

Creo que uno de los problemas del mundo desarrollado es que no tenemos suficiente crecimiento sostenible y eso está causando todo tipo de problemas. Por eso me entusiasma que esta tecnología pueda recuperar los aumentos de productividad que se perdieron en las últimas décadas. Algunas tecnologías reducen la desigualdad por naturaleza y otras la aumentan. No estoy totalmente seguro de qué pasará con esta, pero creo que es una tecnología cuyo objetivo es reducir la desigualdad. Según mi visión con respecto al modelo básico del mundo, el costo de la inteligencia y el costo de la energía son los dos insumos limitantes. Y si podemos hacerlos dramáticamente más baratos y más accesibles, eso ayudará más a los pobres que a los ricos, francamente, aunque la realidad es que ayudará mucho a todos. Esta tecnología beneficiará a todo el mundo. Las personas que están en esta sala pueden acudir a algún tipo de trabajo cognitivo intelectual, pero la mayoría de las personas en el mundo muchas veces no pueden hacerlo.

Y si podemos mercantilizar eso, será una importante fuerza igualadora. ¿Puedo decir algo más? Sí. Yo pienso que surgirán muchos más trabajos junto con esta revolución tecnológica y creo que eso es importante. No creo, en absoluto, que este sea el fin del trabajo. Creo que en el futuro pensaremos que los trabajos que hacemos hoy son mundanos y estaremos haciendo cosas más interesantes. Sigo opinando que tendremos que pensar en la distribución de la riqueza de manera diferente. Y eso está bien. De hecho, cambiamos de opinión después de cada revolución tecnológica. Y dadas las características de la que estamos viviendo hoy, creo que será todo un desafío lograr que el acceso a estos sistemas se distribuya de manera justa. Y en las revoluciones tecnológicas anteriores, lo que nos unió fueron las estructuras políticas. Me refiero al sindicalismo y los colectivos laborales de finales del siglo XIX. Cuando analizamos algo como la inteligencia artificial, ¿te imaginas los tipos de estructuras que se necesitarían para reconocer y redistribuir las ganancias del trabajo no remunerado o mal remunerado que a menudo no se reconoce? Como, por ejemplo, el trabajo que hoy realizan las mujeres en todo el mundo. Creo que habrá un cambio muy importante y también esperado en cuanto a los tipos de trabajo que valoramos hoy en día. Y además, proporcionar conexión humana será, como debería ser, uno de los tipos de trabajo más valorados y ocurrirá de maneras diferentes. Entonces, cuando reflexionamos sobre cómo ha progresado la IA hasta este punto, ¿qué lecciones podemos extraer, si es que hay alguna, sobre el camino hacia la superinteligencia artificial

y cómo podría surgir? ¿Existe realmente la idea de tener una inteligencia artificial que sea más capaz que los humanos en absolutamente todos y cada uno de los ámbitos que conocemos? ¿Cómo puedo resumirlo? Tienes tiempo. Creo que hay muchas cosas que hemos aprendido hasta ahora con respecto a la IA.

Pero una de ellas es que tenemos un algoritmo que puede aprender genuina y verdaderamente, y otra es que predeciblemente mejora con la práctica. Estos dos hechos se dan en conjunto. Y creo que, aunque pensamos en eso todos los días, no valoramos lo importante que es. Esta tecnología seguirá desarrollándose.

Otra observación que quiero destacar es que ocasionalmente tendremos estos aumentos discontinuos que se dan cuando descubrimos algo nuevo. Y además, creo que lo que yo solía pensar con respecto al avance hacia la superinteligencia era que íbamos a construir un sistema extremadamente capaz. Entonces, junto con ese sistema, iban a haber muchos desafíos de seguridad involucrados y ya sabíamos que esa era un área que iba a ser bastante inestable. Pero creo que ahora vemos un camino en el que, en gran medida, construimos herramientas y no criaturas, sino herramientas que se están volviendo cada vez más poderosas.

Y hay miles de millones, incluso billones de copias de estas herramientas que se están utilizando en el mundo para ayudar a las personas a ser mucho más efectivas y capaces. Gracias a ellas, la productividad de las personas puede aumentar drásticamente. Y a medida que va emergiendo la superinteligencia, no solo se desarrolla la capacidad de nuestra red neuronal más grande, sino toda la nueva ciencia que estamos descubriendo y también todas las cosas nuevas que estamos creando. ¿Y qué ocurre con las interacciones entre los billones de otros sistemas? La sociedad que formamos hoy en día es a partir de humanos asistidos por IA que utilizan estas herramientas para construir el conocimiento, la tecnología, las instituciones y las normas. Y ese enfoque de convivir con la superinteligencia me parece increíble en todos los aspectos y prepara un futuro mucho más emocionante para mí y para todos ustedes. Y espero que estén de acuerdo con que no esté todo centrado en un solo supercerebro. Al reflexionar sobre mi conversación con Sam, me sorprende lo dispuesto que está a abordar los riesgos que la IA podría plantear. Tal vez esto se deba a que aún hay mucho que no sabemos sobre la IA, porque se mueve tan rápido que es difícil, incluso, para alguien en la posición de Sam descubrir qué viene después.

Soy Azeem Azhar y has visto a Exponentially.

 

 

SOBRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

SOBRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

 

Te has preguntado alguna vez cómo sería vivir en un mundo donde la Inteligencia artificial no solo nos asiste sino que nos desafía y redefine nuestra propia existencia, en el vídeo de hoy exploraremos las siete etapas evolutivas de la Inteligencia artificial un viaje donde la frontera entre lo humano y lo

artificial se vuelve borrosa y enigmática quédate con nosotros para descubrir Cómo la IA está trazando un futuro lleno de maravillas y misterios donde de cada avance nos acerca a un destino desconocido y revolucionario comenzamos con la primera etapa que consiste en sistemas de Inteligencia artificial basados en reglas estos sistemas también conocidos Como sistemas de una tarea representan la etapa más temprana y fundamental en el desarrollo de la ia estos sistemas operan estrictamente dentro de un conjunto predefinido de reglas o un algoritmo específico proporcionado por los programadores su funcionamiento se basa en la lógica Sí entonces donde cada entrada recibe una respuesta predeterminada según las reglas establecidas un ejemplo clásico de estos sistemas es una partida de ajedrez contra una computadora aquí la computadora está programada para conocer todos los movimientos posibles y sus resultados potenciales utiliza estas reglas para decidir el mejor movimiento en cada turno Pero su comprensión del juego está limitada estrictamente a lo que ha sido codificado en ella no tiene la capacidad de aprender de experiencias pasadas adaptarse a estrategias nuevas o inusuales ni desarrollar técnicas de juego propias estos sistemas basados en reglas son altamente eficientes y confiables para tareas específicas con reglas claras Y bien definidas son ideales para aplicaciones como diagnosticar problemas mecánicos procesar formularios de impuestos o ejecutar operaciones lógicas simples sin embargo su inteligencia Y capacidad de actu están firmemente limitadas por las reglas que se les han programado carecen de la habilidad para entender contextos Más amplios aprender de interacciones nuevas o manejar situaciones que no estaban explícitamente preprogramadas en su sistema pasemos a la etapa dos que abarca los sistemas de retención y conciencia del contexto estos sistemas marcan un avance significativo en el desarrollo de la Inteligencia artificial A diferencia de los sistemas basados en reglas de la un estos sistemas son capaces de comprender y retener información de interacciones pasadas y utilizan este conocimiento acumulado para informar y mejorar sus respuestas futuras un ejemplo representativo de esta etapa son los asistentes virtuales como Siri o el asistente de Google estos sistemas no solo procesan y Ejecutan comandos sino que también aprenden de las interacciones anteriores del usuario Por ejemplo si le preguntas a tu asistente virtual sobre el resultado de un de fútbol y luego preguntas Cuándo es el próximo juego el asistente entiende que te refieres al mismo equipo de fútbol mencionado anteriormente esta capacidad de retención y comprensión del contexto permite a estos sistemas manejar un Rango más amplio de interacciones de una manera más personalizada y sofisticada otro ejemplo es el modelo de lenguaje gpt generative pretrained Transformer como chat gpt desarrollado por Open eye entrenado con millones de conversaciones pasadas puede generar respuestas automáticas que simulan el estilo y la coherencia de un humano Ajustando sus respuestas según el contexto de la conversación en esta etapa la Inteligencia artificial comienza a mostrar una mayor flexibilidad Y adaptabilidad aunque aún no son pensadores independientes ni completamente autónomos estos sistemas de ia han aprendido a recordar y utilizar el contexto en sus interacciones lo que presenta un salto cualitativo Respecto a los sistemas basados únicamente en reglas continuamos con la etapa tres los sistemas de decd dominio específico en esta etapa la ia no solo comprende y retiene información sino que también se especializa en ser altamente competente dentro de un campo o dominio en particular estos sistemas son expertos adaptados y sobresalen en áreas específicas un ejemplo destacado de esta etapa es IBM Watson originalmente para competir en el programa de juegos jeopardy Watson demostró su capacidad para entender y responder preguntas complejas rápidamente y con precisión Watson analiza grandes cantidades de datos identifica patrones y proporciona respuestas basadas en su vasto conocimiento del dominio otro ejemplo notable es Alpha go the deep Mind una subsidiaria de Google un programa de ia diseñado para jugar al go un antiguo juego de mesa que se caracteriza por su complejidad y profundidad estratégica alfago no solo aprendió a jugar al Go sino que también logró derrotar a campeones mundiales del juego un hito significativo en el campo de la ia los sistemas de ia en esta etapa se caracterizan por su enfoque especializado no son generalistas sino que están diseñados para ser altamente eficientes en tareas específicas dentro de su campo de especialización estos sistemas tienen una comprensión más profunda de su dominio en particular que cualquier humano capaces de analizar datos y patrones a una velocidad y con una precisión que va más allá de las capacidades humanas representan la etapa adulta en el desarrollo de la ia mostrando habilidades sofisticadas y expertas dentro de sus áreas designadas vayamos ahora a la etapa cuatro que consiste en el pensamiento y razonamiento en sistemas de ia se caracteriza por sistemas de ia que comienzan a emular la capacidad de pensamiento y razonamiento humana estos sistemas no se limitan a seguir reglas o retener información contextual en cambio intentan simular el proceso de pensamiento humano abarcando la

comprensión de conceptos complejos la resolución de problemas desconocidos y la generación de ideas creativas en esta etapa la ia utiliza técnicas avanzadas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo estas metodologías permiten a los sistemas aprender de experiencias pasadas y mejorar continuamente su rendimiento por ejemplo un sistema de ia de esta etapa puede ser capaz de leer un libro y no solo comprender la trama sino también inferir los motivos de los personajes basándose en sus acciones otra aplicación podría ser en el ámbito de los análisis financieros donde un sistema de ia puede estudiar datos económicos anticipar tendencias del mercado y sugerir estrategias de inversión inteligentes estos sistemas son capaces de abordar y resolver problemas complejos de manera innovadora yendo Más allá de la mera ejecución de tareas programadas esta etapa marca un avance significativo hacia una ia más parecida a la inteligencia humana aunque aún no alcanza la equivalencia total con la mente humana a pesar de su sofisticación y capacidades de aprendizaje estos sistemas de ia todavía requieren Un diseño y una programación específicos para abordar particulares Contamos a la etapa c la Inteligencia artificial general agi Pero antes de seguir si te está gustando Este vídeo deja un like y no olvides suscribirte para seguir viendo contenido de valor como este además si estás interesado en aprender más profundamente sobre la iia te recomendamos unirte a nuestra formación en ia Tienes toda la información en la descripción Ahora sí continuemos con esa etapa C esta introduce el concepto de la Inteligencia artificial general agi también conocida como ia fuerte en esta etapa la ia alcanza un nivel de inteligencia y habilidades cognitivas comparable a la del ser humano un sistema de agi es capaz de aprender adaptarse e implementar conocimientos en una amplia gama de tareas y contextos no limitándose a un campo o dominio específico la agi sería capaz de realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda hacer esto incluye aprender nuevos idiomas componer música resolver teoremas matemáticos complejos y comprender emociones humanas estos sistemas tendrían autoconciencia y la habilidad para entender y Navegar el

mundo de manera similar a un ser humano hasta ahora la agi es principalmente teórica y aún no se ha alcanzado en la práctica representa la frontera de la investigación en Inteligencia artificial y plantea tanto enormes posibilidades como desafíos éticos y de seguridad la existencia de agi cambiaría radicalmente

numerosos aspectos de la vida humana desde Cómo trabajamos hasta Cómo interactuamos con la tecnología abriendo un mundo de posibilidades en Campos como la medicina la ciencia y la creatividad sin embargo su desarrollo y aplicación requieren consideraciones cuidadosas sobre el impacto y las implicaciones en la sociedad seguimos con la etapa seis Inteligencia artificial asi esta etapa introduce el concepto de superinteligencia artificial un nivel de inteligencia que no solo Iguala sino que supera ampliamente la capacidad cognitiva humana un sistema de asi sería capaz de realizar tareas con una eficiencia creatividad y habilidades de resolución de problemas que exceden las de los mejores cerebros humanos en prácticamente todos los campos incluyendo ciencia arte ingeniería y más lo que hace a la asi particularmente fascinante y aterradora a la vez es su capacidad de mejora continua y Autónoma un sistema asi podría aprender adaptarse y evolucionar a un ritmo exponencialmente más rápido que los humanos llevando a avances tecnológicos y científicos a una velocidad y con un alcance que actualmente no podemos comprender podría descubrir soluciones a problemas globales complejos como el c climático enfermedades incurables o incluso desentrañar los misterios del universo sin embargo la a también plantea importantes preocupaciones éticas y de seguridad su capacidad para superar la inteligencia humana significa que podría tomar decisiones o realizar acciones que los humanos no pueden prever o controlar la gestión y el control de una asi serían desafíos monumentales ya que un error o mal uso Podría tener consecuencias impredecibles y potencialmente catastróficas la posibilidad de asi plantea preguntas fundamentales sobre el futuro de la humanidad la naturaleza del Poder y la inteligencia Y cómo la sociedad debería prepararse para la eventualidad de una inteligencia que trasciende nuestros límites humanos y representa un territorio inexplorado con posibilidades tanto emocionantes como profundamente inquietantes para el futuro de nuestra civilización por último encontramos la etapa siete la singularidad de la ia Este es un concepto futurista que marca un punto de inflexión en la historia humana la singularidad se refiere al momento hipotético en el cual la Inteligencia artificial avanza tanto que supera la inteligencia humana provocando cambios impredecibles y fundamentales en la sociedad en esta etapa la superinteligencia artificial asi no solo Iguala sino que supera drásticamente la inteligencia humana en todos los campos esta superinteligencia sería capaz de mejorar y actualizarse a sí misma sin la necesidad de intervención humana llevando a un crecimiento tecnológico acelerado y exponencial la singularidad de la ia representa un futuro donde la tecnología avanza más rápido de lo que los humanos pueden comprender o predecir la idea de la singularidad de la ia plantea tanto fascinación como temor por un lado podría significar avances extraordinarios en la ciencia y la tecnología ofreciendo soluciones a los problemas más acuciantes de la humanidad por otro lado implica una era de incertidumbre y posibles riesgos ya que una superinteligencia descontrolada Podría tener efectos imprevisibles y potencialmente peligrosos el concepto de la singularidad de la ia ha sido objeto de mucho debate y especulación algunos ven en ella la posibilidad de un utopía tecnológica mientras que otros advierten sobre los riesgos de una inteligencia que sobrepasa la comprensión y control humanos la singularidad no es solo un evento tecnológico sino un punto de reflexión crucial sobre el futuro de la humanidad la ética de la Inteligencia artificial y cómo nos preparamos para un mundo que podría transformarse radicalmente por la tecnología avanzada En conclusión el recorrido por las siete etapas de la Inteligencia artificial nos ofrece una visión panorámica del Progreso y las potenciales transformaciones que la ia puede traer a nuestro mundo cada etapa representa un avance significativo en la capacidad complejidad y potencial de la Inteligencia artificial el futuro de la ia es tanto prometedor como desconocido y nos invita a reflexionar sobre Cómo podemos adaptar esta tecnología para el beneficio de la humanidad manteniendo un equilibrio entre la innovación y la responsabilidad la inteligencia artificial solo está definiendo el futuro de la tecnología sino también el futuro de nuestra sociedad y nuestra especie y así llegamos hasta el final de este víde qué piensas tú de la IA crees que puede llegar a acabar con la humanidad deja tu opinión en comentarios estaremos encantados de leerte Y debatir por último si te ha gustado el vídeo deja un like y no olvides suscribirte para estar al tanto de todas las actualizaciones de la Inteligencia artificial

 

 

 

A MEDIDA QUE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL AVANZA, ¿PODEMOS CONFIAR EN EL PROGRAMA OPEN AI Y EN SU FUNDADOR, SAM ALTMAN?

 

Soy Azeem Azhar y hoy voy a reunirme con Sam Altman para hablar. Bienvenidos a Exponentially. El 2023 será recordado como el año en que la IA irrumpió en la conciencia pública. OpenAI está al mando del cambio, pero, ¿qué es lo que piensa su fundador? ¿Cuál es su objetivo? ¿Y seremos parte del cambio? Sam Altman es la estrella de rock and roll de la inteligencia artificial. Ha recaudado miles de millones de dólares de Microsoft y entre sus primeros patrocinadores estaban Elon Musk y Reid Hoffman. Ha sido un encuentro increíble y cuanto más sabemos sobre la IA, más preguntas surgen al respecto. Me encontré con Sam al comienzo de una gira mundial que cubriría 20 países en solo 30 días. Conversamos en la University College de Londres frente a una audiencia en vivo de casi 1000 personas. Debes estar muy ocupado, estás en medio de una enorme gira mundial.

¿Cómo te sientes? Ha sido genial. Al principio, no sabía si iba a divertirme. Tenía muchas ganas de hacerlo, porque acudir a los medios de comunicación de San Francisco no era una opción para mí. Entonces, se me ocurrió la idea de viajar y conocer gente personalmente. Así que recibimos comentarios muy útiles sobre lo que la gente quiere que hagamos,  qué piensa sobre la IA, qué le entusiasma, qué le preocupa. Y lo he pasado muy bien. Te he visto tomando notas a mano en un cuaderno mientras escuchas a la gente. Todavía tomo notas y escribo listas a mano. Seguramente tengamos que aprender algo de eso. No creo que así sea. Cuando fundaste OpenAI en 2015, ¿imaginaste que unos pocos años después, casi por necesidad, tendrías que subirte a un avión y volar alrededor del mundo para escuchar lo que personas de todos los continentes tenían para decirte? Siempre tuve eso en mente. Cuando dirigia Y Combinator intentaba viajar lo más posible para conocer gente.

Creo que eso es algo importante que la industria tecnológica del área de la bahía no hace lo suficiente. Pero yo lo disfruto. También creo que viajando adquirí algunos conocimientos muy importantes. De esa manera logras ver perspectivas muy diferentes. Cuando iniciamos OpenAI, pensé que probablemente no funcionaría, pero si lo hacía, creí que sería una tecnología impactante y que recibir aportes del mundo sería un factor clave para el proceso. Ya has logrado bastantes avances en esta herramienta. Has estado en países del sur global y también en países de Europa que son más ricos. Quiero que me des una respuesta que sea lo más breve y rápida posible.

¿Cómo fue cambiando la actitud del público y qué te sorprendió? Hay muchos aspectos interesantes en los que la actitud de las personas no han cambiado. Creo que hay mucho entusiasmo por parte de las personas que aplican la tecnología a todo. Y también hay miedo por parte de las personas que no usan la tecnología o de las que la usan mucho y se preguntan cuáles serán los límites. Las preocupaciones son diferentes dependiendo del lugar. En el caso del sur global, se preguntan cuáles son los beneficios económicos de esta tecnología. Por ejemplo, ¿cómo podría ayudar con los problemas de educación y salud? Y en los países más desarrollados se preocupan más por cómo la IA podría ayudar a abordar problemas a largo plazo y tiene sentido. Pero notamos que hay aspectos que son universales, como el entusiasmo por la tecnología, el deseo de participar, el deseo de garantizar que los valores de todos estén representados. Además, tenemos una especie de gobernanza, ya que tenemos la posibilidad de plasmar las necesidades en los sistemas que construimos, de repartir beneficios y de crear un acceso compartido justo. Teniendo en cuenta el modelo de Silicon Valley, estás en una posición sin precedentes desde muchos puntos de vista. Generalmente, el fundador de una empresa o de un servicio como este posee mucho capital, también recibe un salario y tiene ventajas financieras. Tú no tienes nada de eso, simplemente retiras lo suficiente para tu seguro médico. Entonces, ¿qué es lo que te motiva a seguir con este proyecto? Considerando el desafío que supone y las exigencias de tiempo y de energía.

Me parece un reto fascinante. Realmente no se me ocurre nada más emocionante en lo que trabajar. Me siento muy privilegiado de vivir en este momento de la historia y más aún de poder trabajar con este equipo en particular. No existe otra forma en la que preferiría pasar los días. Entiendo. Fui muy afortunado y gané mucho dinero al principio de mi carrera.

Entonces, creo que eso fue de gran ayuda. ¿Tienes personas que sean tus mentores? Sí, me siento muy afortunado de haber tenido grandes mentores. También creo que es importante no intentar aprender demasiado de otros y hacer las cosas a mi manera. Siempre he tratado de tener un equilibrio, aunque todavía no lo logré por completo.

Pero creo que una de las cosas mágicas de Silicon Valley es lo mucho que se preocupa la gente por la tutoría y la enseñanza. Y así es como aprendí más de lo que me correspondía. Si tuvieras que elegir una o dos lecciones de tus grandes mentores, ¿cuáles serían? Paul Graham dirigía la que hoy es mi área antes de que yo llegara. Gracias a él, muchas personas y yo aprendimos cómo funcionan las empresas emergentes y cómo se diseña el manual de estrategias para que sean exitosas. Él fue quien nos enseñó, en gran medida, qué es lo que se necesita para crear una organización de alto funcionamiento y cuáles son las trampas que hay que evitar.

Y sin duda, de Elon aprendí todas las cosas que son posibles de hacer y que no necesariamente hay que aceptar que nuestra tecnología no es algo que se puede ignorar. Eso ha sido muy valioso. Creo que estas dos lecciones de las que hablas se pueden ver plasmadas en OpenAI y en todo lo que has logrado en estos últimos años. En nuestro último encuentro, hace un par de años, tú hablabas de estos grandes modelos de lenguaje y actualmente estamos utilizando GPT-4, pero en aquel entonces lo más moderno era GPT-3. Y recuerdo que mencionaste que para pasar del sistema GPT-2 al GPT-3 había que dar solo un pequeño paso. Dijiste que la brecha entre ambos era mínima.

¿Dirías que llegar a GPT-4 también implicó dar otro pequeño paso? Así lo veremos en retrospectiva. Eso creo. En su momento fue un gran cambio, pero en retrospectiva lo veremos diferente. Por un tiempo se sintió como un gran salto, pero la gente ya está preguntando en qué estamos trabajando y cuándo se lanza GPT-5. Y eso está bien, así se maneja el mundo y así es como debe ser. Nos acostumbramos a todo, establecemos nuevas bases muy rápido. Quiero preguntarte, ¿cuáles fueron los conocimientos que adquiriste durante el desarrollo de GPT-4, y en los meses posteriores a su lanzamiento, que fueron diferentes a los de los modelos anteriores?

Creo que terminamos de entrenar GPT-4 unos ocho meses antes de lanzarlo. Y ese fue, con diferencia, el tiempo más largo de prelanzamiento de un modelo. Con GPT-3 aprendimos todas las formas en las que estas cosas pueden fallar cuando las liberas al mundo. Implementamos modelos de forma incremental para darle al mundo tiempo para adaptarse y también para entender qué es lo que podría pasar, cuáles son los riesgos, cuáles son los beneficios y cuáles deberían ser las reglas. Pero no queremos lanzar un modelo defectuoso. Así que dedicamos más tiempo a aplicar lo que aprendimos de las versiones anteriores de GPT. Ahora sabemos que si dedicamos tiempo a alinear, auditar y probar todo nuestro sistema de seguridad, podemos lograr muchos avances. Básicamente, construiste un modelo que es una máquina increíblemente compleja. El precursor, GPT-3, tenía 175 mil millones de parámetros como controles deslizantes en un ecualizador gráfico, y eso es mucha configuración. Y el modelo GPT-4 es aún más grande, aunque no has dicho formalmente cuáles son sus dimensiones. Entonces, mi pregunta es: ¿qué es lo que haces con esa máquina para conseguir que haga lo que queremos y, al mismo tiempo, que no haga lo que no queremos? Ese es el problema de alineación, que es en lo que has trabajado durante ocho meses. Sí.

Quiero dejar algo bien en claro. El hecho de que seamos capaces de alinear GPT-4 no significa que no pueda tener fallas. De eso no hay ninguna duda. Tenemos una enorme cantidad de trabajo por hacer para descubrir cómo vamos a alinear la superinteligencia y sistemas mucho más poderosos que los que tenemos ahora. Me preocupa que la gente piense que hemos resuelto el problema cuando decimos que podemos alinear GPT-4 lo mejor posible, porque no es así. Pero creo que es increíble que podamos tomar el modelo base de GPT-4, que si cualquier persona lo usa, puede comprobar que no es demasiado impresionante. O, al menos, que es extremadamente difícil de usar. Y con relativamente poco esfuerzo y pocos datos, podemos aplicar RLHF y lograr que el modelo sea fácil de utilizar y esté alineado. RLHF significa Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana. Tengo entendido que esa es la forma en la que la gente responde preguntas de GPT-4 y le indica cuándo ha cumplido con las expectativas y cuándo no.

Así es. Se utilizan pequeñas cantidades de retroalimentación poco sofisticadas. Dado que estos modelos se pueden utilizar con lenguaje natural, es normal pensar que la máquina se alimenta de comentarios muy explicativos y desarrollados. Pero la realidad es que el sistema se basa en algo tan simple como pulgares arriba y pulgares abajo. Y creo que es impresionante que funcione así. Lo que me resulta increíble es la poca cantidad de RLHF en comparación con los miles de millones de palabras con las que se entrenan estos modelos. ¿Cuántos comentarios se necesitan para que sean lo más precisos posible? Eso varía bastante dependiendo del caso,

pero no muchos. Dijiste que no estás entrenando a GPT-5 en este momento y tengo curiosidad de saber por qué. ¿Es porque no hay suficiente información? O, ¿porque no hay suficientes chips de computadora para entrenarlo? O, ¿fue porque identificaste ciertas necesidades cuando estabas creando GPT-4 y pensaste que tenías que descubrir cómo abordarlas antes de construir el siguiente modelo? Estos modelos son muy difíciles de construir. Pasaron casi tres años entre el lanzamiento de GPT-3 y GPT-4. Lleva mucho tiempo y hay mucha investigación por hacer. También hay muchas cosas que queremos hacer con GPT-4 ahora que está terminado, como estudiar el período de posformación. Queremos expandirlo. Es increíble que se pueda lanzar un iPhone cada año, pero nosotros vamos a tener una cadencia de más de un año. Mencionaste que hay mucha más investigación por hacer y hay varios investigadores de IA con mucha experiencia que han dicho que los modelos de lenguaje grande son limitados. Sostienen que estos grandes modelos de lenguaje no aumentarán su nivel de rendimiento y que no se puede construir inteligencia artificial general a partir de ellos. ¿Estás de acuerdo con estas ideas? En primer lugar, creo que la mayoría de esos comentaristas se han equivocado terriblemente sobre lo que los modelos grandes de lenguaje podrán hacer.

Muchos de ellos ahora han pasado a decir que no es que esta tecnología no funcione, sino que lo hace demasiado bien y que tenemos que detenerla porque es demasiado peligrosa. Otros simplemente han dicho que todo esto no supone ningún aprendizaje real. Algunos de los más sofisticados opinan que los grandes modelos de lenguaje funcionan mejor de lo esperado, pero no tanto como la inteligencia artificial general según el paradigma actual. Y eso es cierto, así que creo que debemos esforzarnos lo más que podamos. Pero estamos trabajando duro para intentar descubrir el próximo paradigma. Lo que a mí más me entusiasma del mundo de la inteligencia artificial general es que estos modelos, en algún momento, nos ayudarán a descubrir nuevas ciencias de manera muy rápida y significativa. Pero creo que la forma más rápida de lograr eso es ir más allá del paradigma GPT. Tenemos que trabajar para crear modelos que puedan generar conocimientos, aportar nuevas ideas, descubrir cosas que no se han visto antes.

He estado usando GPT-4 de forma obsesiva. Me alegra saberlo. Sobre todo en los últimos meses, es algo extraordinario. Y siento que a veces intenta generar nuevos conocimientos. Y no tengo pruebas, pero trabajo en el área de investigación y siento que mi teoría puede ser acertada. ¿Qué opinas de esto?

Sí, hay algo de eso. Puede hacer cosas pequeñas, pero no puede autocorregirse y mantenerse lo suficientemente centrado como para que podamos, simplemente, pedirle que cure el cáncer, por ejemplo. Eso no sucederá. Bien. Pero sería bueno que pudiera hacerlo. Hablaste sobre diferentes vías de investigación que podrían ser necesarias. ¿Tienes un par de descubrimientos favoritos que crees que podrían ser el siguiente paso de la humanidad en la construcción de estas tecnologías? No hay nada que me inspire la suficiente confianza como para apostar a eso, pero seguimos buscándolo. Estamos hablando de cuán poderosas son estas tecnologías, pero, obviamente, también tienen ciertas desventajas. Comencemos mencionando una que hoy en día es una realidad. Como sabemos, tanto GPT-4, como también otros grandes modelos de lenguaje son muy buenos para producir texto con sonido humano. Y eso plantea un riesgo de desinformación, más que nada, a medida que nos acercamos a elecciones importantes en Estados Unidos. ¿Qué tan grave consideras que es ese riesgo? Y teniendo en cuenta que ese evento es tan próximo, ¿qué podríamos hacer y en qué podríamos ayudarte? Creo que el tema de la desinformación se está convirtiendo en un gran desafío en el mundo y creo que es un asunto delicado.

Ya hemos desconfiado de cosas que resultaron ser ciertas. Sí. Expulsamos personas de las plataformas por creer que mentían. Entonces, vamos a tener que encontrar un equilibrio. Tenemos que aprender a preservar la capacidad de equivocarnos al momento de exponer información importante sin que nadie piense que todo se trata de desinformación intencional utilizada para manipular. Pero creo que la manipulación de información, hoy en día, es un problema real y hemos visto más de eso a medida que avanza la tecnología. El GPT-3.5 es bueno. Entonces, de haber habido una ola de desinformación, ¿no habría llegado antes? Creo que los humanos ya son buenos generando desinformación y tal vez los modelos GPT lo hagan más fácil. Pero eso no es lo que me preocupa. Si bien es tentador comparar la IA con las redes sociales, son muy diferentes. Puedes generar toda la desinformación que quieras con GPT-4, pero si no se difunde, no servirá de mucho. Entonces, la cuestión está en los canales de difusión.

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Pero creo que lo que vale la pena considerar es qué será diferente con la IA y con qué canales que puedan ayudar a difundirla se conectará. Pienso que una cosa que será diferente es la capacidad persuasiva interactiva personalizada que tienen estos sistemas. Entonces, gracias a esta innovación, podría recibir una llamada automática y al atenderla, podría escuchar un texto pronunciado por una voz que suena muy realista. El mensaje leído por la máquina sería personalizado, por lo tanto, sería emocionalmente resonante y extremadamente realista. Creo que ese será el nuevo desafío y hay mucho que hacer al respecto. Podemos incorporar rechazos en los modelos y crear sistemas de seguimiento para que la gente no pueda hacerlo a escala. Pero vamos a tener potentes modelos de código abierto en el mundo y creo que es importante que así sea. Y las técnicas de IA abierta que podemos hacer en nuestros sistemas no funcionarán de la misma manera. Bien, quiero hacer hincapié en esto. OpenAI cuenta con una API, entonces, si algún cliente en particular tiene un mal comportamiento, lo puedes desactivar. Mientras que un modelo de código abierto puede ser ejecutado por cualquier persona en su computadora de escritorio, y eso es mucho más difícil de controlar. Sí. Resolver esto no puede ser solo responsabilidad de OpenAI.

¿Recibes ayuda? Hay regulaciones que podemos implementar que ayudarían con ese problema, pero la verdadera solución es educar a la gente sobre lo que está sucediendo. Hemos pasado por esto antes. Cuando Photoshop se popularizó, hubo un breve período en el que la gente creía que lo que veía en ciertas imágenes era real.

Pero luego aprendió que eso podía ser falso, aunque algunas personas todavía caen en estas cosas. Hoy se sabe que cualquier imagen podría estar manipulada digitalmente. Eso está claro. Lo mismo sucederá con estas nuevas tecnologías, pero cuanto antes podamos educar a la gente al respecto, mejor, porque la resonancia emocional va a ser mucho mayor.

Pasemos a la educación. Aquí estamos en una universidad global. Y, por supuesto, la educación está estrechamente relacionada con el mercado laboral. En ocasiones anteriores hemos visto surgir nuevas tecnologías poderosas que realmente han impactado la dinámica de poder entre trabajadores y empleadores.

Por ejemplo, a finales del siglo XVIII se produjo la pausa de Engels, el momento en Inglaterra en el que el PIB aumentó y los salarios de los trabajadores se estancaron. Cuando analizamos la IA, es posible que veamos algo similar. Y creo que ni tú ni yo queremos que los historiadores del futuro creen el concepto de la pausa de Altman para describir el momento en el que los salarios sufrieron bajo un punto de presión salarial debido al surgimiento de la nueva tecnología. ¿Cuáles son las intervenciones necesarias para garantizar que haya una especie de distribución equitativa de los beneficios de la tecnología? Antes que nada, necesitamos ganancias y crecimiento.

Creo que uno de los problemas del mundo desarrollado es que no tenemos suficiente crecimiento sostenible y eso está causando todo tipo de problemas. Por eso me entusiasma que esta tecnología pueda recuperar los aumentos de productividad que se perdieron en las últimas décadas. Algunas tecnologías reducen la desigualdad por naturaleza y otras la aumentan. No estoy totalmente seguro de qué pasará con esta, pero creo que es una tecnología cuyo objetivo es reducir la desigualdad. Según mi visión con respecto al modelo básico del mundo, el costo de la inteligencia y el costo de la energía son los dos insumos limitantes. Y si podemos hacerlos dramáticamente más baratos y más accesibles, eso ayudará más a los pobres que a los ricos, francamente, aunque la realidad es que ayudará mucho a todos. Esta tecnología beneficiará a todo el mundo. Las personas que están en esta sala pueden acudir a algún tipo de trabajo cognitivo intelectual, pero la mayoría de las personas en el mundo muchas veces no pueden hacerlo.

Y si podemos mercantilizar eso, será una importante fuerza igualadora. ¿Puedo decir algo más? Sí. Yo pienso que surgirán muchos más trabajos junto con esta revolución tecnológica y creo que eso es importante. No creo, en absoluto, que este sea el fin del trabajo. Creo que en el futuro pensaremos que los trabajos que hacemos hoy son mundanos y estaremos haciendo cosas más interesantes. Sigo opinando que tendremos que pensar en la distribución de la riqueza de manera diferente. Y eso está bien. De hecho, cambiamos de opinión después de cada revolución tecnológica. Y dadas las características de la que estamos viviendo hoy, creo que será todo un desafío lograr que el acceso a estos sistemas se distribuya de manera justa. Y en las revoluciones tecnológicas anteriores, lo que nos unió fueron las estructuras políticas. Me refiero al sindicalismo y los colectivos laborales de finales del siglo XIX. Cuando analizamos algo como la inteligencia artificial, ¿te imaginas los tipos de estructuras que se necesitarían para reconocer y redistribuir las ganancias del trabajo no remunerado o mal remunerado que a menudo no se reconoce? Como, por ejemplo, el trabajo que hoy realizan las mujeres en todo el mundo. Creo que habrá un cambio muy importante y también esperado en cuanto a los tipos de trabajo que valoramos hoy en día. Y además, proporcionar conexión humana será, como debería ser, uno de los tipos de trabajo más valorados y ocurrirá de maneras diferentes. Entonces, cuando reflexionamos sobre cómo ha progresado la IA hasta este punto, ¿qué lecciones podemos extraer, si es que hay alguna, sobre el camino hacia la superinteligencia artificial

y cómo podría surgir? ¿Existe realmente la idea de tener una inteligencia artificial que sea más capaz que los humanos en absolutamente todos y cada uno de los ámbitos que conocemos? ¿Cómo puedo resumirlo? Tienes tiempo. Creo que hay muchas cosas que hemos aprendido hasta ahora con respecto a la IA.

Pero una de ellas es que tenemos un algoritmo que puede aprender genuina y verdaderamente, y otra es que predeciblemente mejora con la práctica. Estos dos hechos se dan en conjunto. Y creo que, aunque pensamos en eso todos los días, no valoramos lo importante que es. Esta tecnología seguirá desarrollándose.

Otra observación que quiero destacar es que ocasionalmente tendremos estos aumentos discontinuos que se dan cuando descubrimos algo nuevo. Y además, creo que lo que yo solía pensar con respecto al avance hacia la superinteligencia era que íbamos a construir un sistema extremadamente capaz. Entonces, junto con ese sistema, iban a haber muchos desafíos de seguridad involucrados y ya sabíamos que esa era un área que iba a ser bastante inestable. Pero creo que ahora vemos un camino en el que, en gran medida, construimos herramientas y no criaturas, sino herramientas que se están volviendo cada vez más poderosas.

Y hay miles de millones, incluso billones de copias de estas herramientas que se están utilizando en el mundo para ayudar a las personas a ser mucho más efectivas y capaces. Gracias a ellas, la productividad de las personas puede aumentar drásticamente. Y a medida que va emergiendo la superinteligencia, no solo se desarrolla la capacidad de nuestra red neuronal más grande, sino toda la nueva ciencia que estamos descubriendo y también todas las cosas nuevas que estamos creando. ¿Y qué ocurre con las interacciones entre los billones de otros sistemas? La sociedad que formamos hoy en día es a partir de humanos asistidos por IA que utilizan estas herramientas para construir el conocimiento, la tecnología, las instituciones y las normas. Y ese enfoque de convivir con la superinteligencia me parece increíble en todos los aspectos y prepara un futuro mucho más emocionante para mí y para todos ustedes. Y espero que estén de acuerdo con que no esté todo centrado en un solo supercerebro. Al reflexionar sobre mi conversación con Sam, me sorprende lo dispuesto que está a abordar los riesgos que la IA podría plantear. Tal vez esto se deba a que aún hay mucho que no sabemos sobre la IA, porque se mueve tan rápido que es difícil, incluso, para alguien en la posición de Sam descubrir qué viene después.

Soy Azeem Azhar y has visto a Exponentially.

 

 

FUNES EL MEMORIOSO

Funes el memorioso es un cuento del escritor argentino Jorge Luis Borges. Apareció en Ficciones, una colección de cuentos y relatos publicada en 1944.

El protagonista sufre de hipermnesia, un síntoma del síndrome del sabio , al no dormir no eliminamos recuerdos El cuento narra el encuentro de un estudiante porteño con Ireneo Funes, un joven de Fray BentosUruguay, con rarezas como la de no darse con nadie y la de saber siempre la hora, como un reloj.

Postrado como consecuencia de un accidente que tuvo a los 19 años, primero perdió el conocimiento y luego, al recobrarlo, comenzó a ser capaz de recordar todo objeto y todo fenómeno con una memoria prodigiosa y detallada, cualquiera que fuese su antigüedad. Si antes podía saber la hora sin ver el reloj, ahora Funes decía

:Más recuerdos tengo yo que los que habrá tenido todos los hombres desde que el mundo es mundo.

Mi memoria es como vaciadero de basuras.

El autor sostiene que, a fin de cuentas, Funes carecía de la capacidad del pensamiento:

Pensar es olvidar diferencias, es generalizar, abstraer. En el abarrotado mundo de Funes no había sino detalles, casi inmediatos.

Ireneo Funes murió en 1889, de una congestión pulmonar, a los 21 años.

MENTES CON SABIDURIA

 

Adelante vamos ahí buenos días a todos y manifestar la enorme ilusión que tengo estando aquí me siento un privilegiado rodeado de gente tan brillante agradezco la generosidad de los organizadores de invitarme, estoy aprendiendo mucho y sobre todo me quedo con una cosa que has dicho Manuel al comienzo esta mañana que es hay mucha gente brillante aquí sois todos enormemente brillantes es decir aquí cualquiera de los que estáis podría salir y todos podríamos aprender de vosotros. Durante 21 minutos voy a hablar de un tema que me ha apasionado toda mi vida de hecho empecé a interesarme por el cerebro antes que por la medicina curiosamente y es la inteligencia es el aprendizaje es el mundo de las emociones y voy a empezar contando la historia de dos niños.

Uno de ellos yo mismo cuando  tenía nueve años no estaba muy contento en el colegio y entonces mis padres decidieron llevarme a otro , lo que pasaba es que en este colegio el colegio nuevo en el que yo quería entrar me exigían pasar por un test de inteligencia en el cual yo tenía que demostrar que era  suficientemente listo. Recuerdo el día que fui a realizar el test con mi hermano mayor José María y con mi Padre yo iba muy tenso muy nervioso porque, qué pasaba si el resutado era que no era listo tremendo es como si te dicen a los nueve años que eres feo una cosa tremenda yo estaba tan tenso que mi padre el hombre queriendo ayudar me habló con el bedel la persona que de alguna manera organizaba la entrada a los test le dijo sería usted tan amable de decirle a mi hijo que esto no es una cosa tan seria ni tan importante. Que va chaval si esto es una cosa sencilla fácil por ejemplo tercer una pregunta tan sencilla como qué harías para comerte una naranja y yo directamente dije morderla y él me miró con una cara de pena y mi hermano acto seguido dijo pelarla en aquel momento sabía que estaba sentenciado yo no daría la talla pero fue sorprendente porque la puntuación que obtuve no estuvo nada mal y cuando la vio aquel bedel me miró y dijo éste ha sacado esto y mi padre dijo sí y el otro pues yo creo que puso una cara de siempre hay casualidades en la vida bien la segunda historia es una historia fascinante es un niño

cuando es pequeñito su hermano curtis él y su madre son abandonados por su padre es un niño de color se llama ven ven carson gente muy pobre viven en detroit un barrio muy peligroso yo trabajé durante una época en un hospital el henry ford en detroit de 3 no sea muy muy violenta este niño era considerado el estúpido de la clase imaginaros lo que es que alguien cuando te mira te vea como un estúpido tanto que al final cargas con una etiqueta de quién eres tuyo un estúpido tenía tanta tensión tenía tanta tristeza y tanta rabia que en un momento de desesperanza cogió un cuchillo y se lo intentó clavar a un amigo suyo con la fortuna de que se partió la hoja al chocar con la hebilla del cinturón en aquel momento el joven ven experimentó una crisis emocional se dio cuenta que tenía que hacer algo diferente que así no podía seguir su vida pero no sabía qué hacer un niño norteamericano pasa una media de siete horas y media al día viendo la televisión ven no era una excepción en aquella época pero su madre le dijo que había tenido una revelación durante un sueño y que lo que ellos tenían que hacer tanto curtis como ven era leer ellos no leían prácticamente nada no leían un libro como no tenían dinero para comprarse libros iban a la biblioteca pública de Detroit ven empezó a interesarse por la naturaleza por los minerales por los vegetales y por los animales un buen día al profesor de ciencias llego a la clase de ciencias y llegó con una roca de color negro una roca extraña y dijo que es ven inmediatamente supo que esa roca era obsidiana pero ben era el tonto de la clase para que iba a hablar espero a que hablaran los más inteligentes los que sabían más los que tenían más conocimiento pero esos chicos estaban callados entonces espero que hablaran los otros los que eran un poquito menos inteligentes tampoco dijeron nada y al final tímidamente levantó la mano al levantar la mano el resto de sus compañeros le miraron sorprendidos con diciendo pero ven pero cómo te atreves el profesor podría haber dicho venga ven tú esto no lo sabes y a ver guarda la roca pero el profesor le mira ven y le dijo ven tú no sabes si yo no sé qué es es obsidiana si es auxiliar en ese momento ven observó como la cara de sus compañeros cambiaba y el profesor podía haberse quedado ahí decir bueno si ven o si gana muy bien has acertado hijo ven sabes tú algo más de la obsidiana vaya que sí sabía vende la obsidiana empezó a contar de la obsidiana y el resto de la gente perpleja bien este niño que era el tonto de la clase este niño que tenía una crianza muy dura en la pobreza en la dificultad este niño experimentó un cambio muy profundo tan profundo fue el cambio que quedó el número 1 de la clase el número 1 del colegio el número 1 de todas las escuelas de detroit fue becado por la Universidad de yale y es el mejor neurocirujano infantil del mundo el doctor en Carson jefe de neurocirugía infantil del John Hopkins en Baltimore Maryland, entonces uno se pregunta cómo es posible que ti que tenemos la inteligencia con un test un test de cociente intelectual y que pongamos una etiqueta a una persona digamos eres inteligente o no eres inteligente como es posible como podemos ignorar estos hechos que una persona condenada al fracaso aparentemente por su torpeza intelectual puede convertirse en el mejor neurocirujano infantil del mundo la persona que tiene más experiencia en craneópagos siameses unidos por el cráneo hablamos de operaciones de 100 horas por eso hace años empezó a cambiarse el concepto a la inteligencia y la inteligencia ya no era algo fijo no era algo determinado no era algo que tú tenías y es lo que había la inteligencia era una ventana una ventana que se podía abrir o mantenerse cerrada una ventana que cuando se abría tú empezabas a descubrir cosas empezamos a comprender

empezamos a asociar empezamos a crear y hace 40 años aproximadamente dos grandes pioneros norteamericanos uno de la universidad Harvard y otro de Haití decidieron empezar un proyecto para intentar entender la inteligencia y sabéis con lo que se encontraron se encontraron con algo extraordinario no hay una inteligencia con lo cual yo no puedo decir eres o no eres inteligente hay 9 inteligencias diferentes y si a ti te explican las cosas en base a tu inteligencia tu puedes entenderlas pero si no te las explican en base a tu inteligencia tú no puedes entenderlas hay personas que necesitan ver las cosas de forma secuencial lógico-matemática para ahora lo comprendo hay otras personas que necesitan ver una imagen global inteligencia visual espacial hay otras personas que tienen que moverse que tienen que tocar que tienen que manipular inteligencia kinestésica hay personas que necesitan que les entre por el oído inteligencia musical hay personas que para que se abra esa ventana tienen que sentirse conectados con otro ser humano inteligencia interpersonal hay personas que para poder comprender han de reflexionar inteligencia intrapersonal hay personas que para que se abra esa ventana tienen que estar en contacto con la naturaleza inteligencia naturista y hay personas la última de las inteligencias que para que se abra tienen que ver una trascendencia un propósito en las cosas esto es maravilloso sabéis por qué porque los seres humanos tenemos dudas de nuestras inteligencias aunque no lo queramos reconocer y cuando tenemos que hacer frente a un proyecto y consultamos en nuestro interior soy capaz cuántas veces en nuestro pensamiento y si nuestro pensamiento hicimos no puedo no soy capaz por eso la clave de toda la transformación educativa será entender que si un niño un adulto no aprende no es porque no sea inteligente sino porque no le estamos hablando de la manera en la que esa persona aprende y aprender algo nuevo es entrar de lleno en el mundo de la incertidumbre y todos sentimos miedo sentimos miedo de irnos más allá de lo que conocemos sentimos miedo de ir más allá de lo que controlamos de aquello que es predecible y por eso no tiene sentido que el aprendizaje esté basado en la coacción

no tiene sentido que el aprendizaje esté basado en la obligación si tiene sentido que el aprendizaje esté basado en la necesidad de aprender y en la inspiración las ganas por aprender cuando una persona sea niño sea joven sea adulto dice yo necesito aprender esto sea un idioma a manejar un ordenador un deporte lo que sea cuando erdaderamente lo necesita y en ese momento resuelve yo me pongo en marcha en ese momento empieza a cambiar toda la anatomía y la fisiología de su propio cerebro el proceso de aprendizaje tiene tres fases muy conocidas la primera es una fase donde tú pruebas y te equivocas yo me cambié de sistema informático y al principio me sentía perdido llevaba años con un sistema informático y cambiar radicalmente entonces cometía errores aprendía cometí errores no me salían nada bien y poco a poco vas teniendo una cierta competencia y cuando has conseguido esa competencia te empiezas a ilusionar sigues sigues sigues y puedes llegar no es mi caso ojalá algún día lo sea llegas a la maestría ahora lo que os quisiera decir es lo siguiente cuando un ser humano dice yo necesito aprender esto o se siente inspirado aprender y resuelve determinas se compromete con el aprendizaje empieza a cambiar su cerebro hay una serie de procesos que se han visto en niños y en adultos y por tanto la reinvención del cerebro humano es una realidad independientemente de tu edad primer proceso cuando tú inspirado por una posibilidad de aprender por algo que quieres que entre en tu vida te pones en ese proceso complejo y hermoso de aprender aumenta el riego sanguíneo de ciertas partes de la corteza cerebral

específicamente en una parte situada detrás de la frente y encima de los ojos llamada corteza prefrontal cuando va más riego sanguíneo a mi cerebro que es lo que pasa que yo empieza a ver con más claridad empieza a ver con más foco aprendo más deprisa soy más creativo también se ha visto que aumenta la neuroplasticidad es decir las neuronas se conectan más entre ellas esto es básico porque neuronas más conectadas mayor capacidad de resolver problemas y desafíos y lo tercero que también se ha demostrado en adultos una colaboración en la joya San Diego y el Karolinska en Estocolmo es que nosotros también los adultos podemos generar nuevas neuronas las neuronas no se reproducen son muy complejas pero si se regeneran a partir de células madre de células pluripotenciales localizadas en las ca vidades del cerebro pueden emigrar entre 500 y 1000 neuronas de los ventrículos cerebrales a los hipocampos llamados así por su forma caballito de mar y en 21 días esas células madre se han convertido en neuronas esto es espectacular porque el hipocampo no solo es fundamental el aprendizaje el hipocampo controla el pánico que procede el centro del miedo en la amígdala y está muy involucrado con una hormona de la que hemos oído hablar antes que es la dopamina la dopamina te da un sentido de curiosidad y un sentido de exploración ahora si esto es así si el ser humano está dotado para aprender si tiene esta inteligencia natural con sus distintos grados no es mejor un pavo real que un águila real no es mejor una que otra que entorpece el proceso el proceso es entorpecido por varios factores primero la manera en la que gestionamos el error el error en nuestra cultura está llena de sentimientos punitivos si es que te lo dije me tenías que haber hecho caso que tenía que pasar eso o qué torpe soy como me he vuelto a equivocar otra vez esta sensación de amenaza tiene efectos muy serios como veremos después en el cerebro número 2 , que es cuando ponemos demasiado tensión en la vida hay una curva descubierta por los investigadores de Harvard yorkis y todos son que demuestra que necesitas un punto de tensión para que tu inteligencia se abra y se despliegue pero más allá de esa tensión empieza a caer y en tercer lugar hemos de ser muy cautos con el tema del apoyo todo aprendizaje implica entrar en tierra nueva en tierra desconocida cuando una persona al entrar en ese mundo de aventura de curiosidad de fascinación se siente apoyada por otro ser humano se siente confiada y a pesar de la dificultad sigue dando pasos pero cuando a tu lado no tienes alguien que te apoya sino alguien que te critica empiezan a cambiar las cosas en la universidad de stanford en san francisco en las mejores del mundo se hizo un estudio interesantísimo se convocó a chicos con buen nivel de matemáticas a un experimento por parte de la facultad de psicología los chicos se quedaron sorprendidos porque lo primero que se les pidió que hicieran fuera fue que me tiran sus brazos en recipientes llenos de agua helada y tomaban el tiempo para ver lo que aguantaban no entendían por qué les llevaron a dos salas diferentes y les pusieron problemas de matemáticas lo que no sabían los estudiantes es que los colaboradores del doctor van dura al que llevó este experimento tenían una misión diferente en las dos salas en una de las salas tenían que animar a la gente en otra de las salas tenían que desanimar les por ejemplo si mi misión es desanimar a una persona me acerco a la sala y digo estás perdido verdad después si no me extraña con esa cara si estoy en la otra sala me acerco y digo qué tal vas mal pero hombre si aquí venir los mejores acaso en tu vida no han aparecido desafíos y los ha resuelto pues sí la verdad es que sí ánimo sigue cuando vieron los dos recogieron los dos ejercicios los habían hecho mucho mejor los que se sintieron animados esto es normal lo que fue sorprendente es que cuando volvieron a meter los brazos en recipientes de agua helada los que se habían sentido animados aguantaron mucho más tiempo porque les dolía menos porque cuando tú te sientes animado y te sientes apoyado tu cuerpo segrega un neuropéptido una hormona que tiene la capacidad de bloquear en la amígdala amígdalas cerebrales el núcleo del miedo que te paraliza fijaros la importancia del apoyo en el aprendizaje entonces son unas breves palabras para acabar número 1 creer que sois profundamente inteligentes y lo mas importante es lo que está dentro de cada uno de nosotros .

 

 

 

HEMIESFERECTOMÍA

 

 

La hemisferectomía es un procedimiento neuroquirúrgico que consiste en la extracción o inhabilitación de un hemisferio cerebral (una de las mitades del cerebro). Este procedimiento es usado para tratar un gran número de trastornos convulsivos donde la fuente de la epilepsia se localiza en una área más o menos amplia de uno de los hemisferios del cerebro.

Está únicamente reservada para casos extremos en que las crisis no hayan respondido a los medicamentos u otras cirugías menos invasivas.

Comento un caso personal, de un niño con un hematoma subdural agudo de todo un hemisferio, de origen traumático, con resultados aceptables, seguido durante 40 años..

El primer intento por llevar a cabo una hemisferectomía fue experimentada en un perro, en 1888, por Friedrich Goltz.

La primera operación en humanos fue realizada por Walter Dandy en 1923.

La hemisferectomía  consiste  en la extracción de la mitad del cerebro, pero en muchos casos esto dio lugar a complicaciones y efectos secundarios inaceptables, como el llenado excesivo de líquido cefalorraquídeo en el cráneo, causando presión en los lóbulos restantes (lo que se conoce como hidrocefalia).

La primera operación exitosa fue llevada a cabo por el doctor Ben Carson, en el Hospital Johns Hopkins de BaltimoreMaryland (Estados Unidos). Hoy en día, la hemisferectomía funcional ha reemplazado en gran medida a este procedimiento, en donde el lóbulo temporal es quitado; se realiza un procedimiento conocido como callostomía; y los lóbulos frontal y occipital son desconectados del resto del cerebro.

Todos los pacientes sometidos a hemisferectomías sufren algún grado de hemiplejia en el lado del cuerpo opuesto a la porción extraída o inhabilitada, y pueden sufrir problemas en su percepción visual.

Este tipo de cirugía está casi exclusivamente destinada para que se realice en menores de edad, pues sus cerebros generalmente manifiestan más neuroplasticidad, permitiendo a las neuronas del hemisferio remanente tomar el control de las tareas del hemisferio perdido. Esto probablemente se produce mediante el fortalecimiento de las conexiones neuronales que ya existen en el lado sano, pero que de otro modo habrían seguido siendo pequeño en un cerebro que funciona normalmente, que está sano.1

Un caso, demostrado por Smith & Sugar, 1975, A. Smith, 1987, demostró que un paciente sometido a este procedimiento no tuvo inconvenientes en terminar la universidad y asistir a la escuela de postgrado, anotando por encima del promedio en las pruebas de inteligencia. Los estudios no han encontrado ningún efecto significativo a largo plazo en la memoria, la personalidad, o el humor después del procedimiento,2​ con cambios mínimos en la función cognitiva.3

En general, cuanto mayor sea la capacidad intelectual del paciente antes de la cirugía, mayor es la disminución de la función. La mayoría de los pacientes que terminan con retraso mental leve o severo, suelen tener esta condición antes de la cirugía. Al seccionar el hemisferio izquierdo, la evidencia indica que algunas de las funciones lingüísticas avanzadas (por ejemplo, la gramática de orden superior) no pueden ser totalmente asumidas por el lado derecho. El grado de pérdida avanzada del lenguaje a menudo depende de la edad del paciente al momento de la cirugía.4

Pese a lo delicado de nuestro cerebro se puede vivir sin partes de el y a veces de estructuras fundamentales y aunque es raro, hay cientos de personas, quizá miles, que viven sin grandes partes del cerebro, la mitad o incluso más.

Estas personas no nacieron así.  Sino que tras una enfermedad o un traumatismo en la infancia, como por ejemplo una encefalitis de Rasmussen, empieza a sufrir ataques epilépticos de forma que a veces le hacen la vida imposible. zonas del cuerpo y surgen las convulsiones.

Estas epilepsias se pueden controlar con fármacos, pero siempre ha habido un porcentaje que se llaman refractarias, que no responden a los tratamientos, y otras enfermedades donde el tejido cerebral queda dañado. Estos ataques a veces son tan frecuentes que el niño, porque en estos casos estamos hablando de niños, no se pueden desarrollar con normalidad porque el cerebro nunca está en reposo, o está teniendo un ataque o se está recuperando de un ataque. Una destrucción grosera de la zona afectada parecía lógico que eliminará la fuente de las descargas eléctricas anormales y y en consecuencia destruir el foco epiléptico, una solución dramática pero útil, pero si no se consigue identificar de la zona del cerebro dañada hay que eliminar una amplia zona del cerebro con lo que esto lleva consigo

Sin embargo los que hemos practicado esta técnica, aunque nunca en gran número porque afortunadamente esta patología es escasa, nos sorprende que estos grandes déficits que se originan son discretamente soportables.

Un estudio reciente, de noviembre de 2019, ha analizado el cerebro de seis personas que habían sufrido esta operación, se les había extirpado un hemisferio cerebral, lo que se llama una hemisferectomía. Los resultados se compararon con los de otros seis adultos sanos a los que también se realizaron escáneres y con una base de datos que incluía los resultados de otros 1500 adultos sanos, con una edad media de 22 años.

El paciente más joven tenía tres meses en el momento de la cirugía mientras que el mayor tenía once años. Los seis pacientes habían sufrido ataques epilépticos desde que eran niños pequeños, uno de ellos había tenido los primeros a los pocos minutos después de nacer. En cuatro se extrajo el lado derecho del cerebro mientras que en los dos restantes fue el lado izquierdo. Las causas eran variadas en dos casos era un ictus alrededor del parto, en otros tres era encefalitis de Rasmussen, que genera epilepsia y daño cerebral y en el sexto era una displasia cortical.

Lo que ha llamado la atención es que estas personas, que ahora tenían entre 20 y 30 años, funcionaban llamativamente bien, tenían empleos como especialista en foniatría, sus funciones de lenguaje eran normales y cuando les pusieron en el escáner charlaron relajadamente como con cualquier otra persona.

Todos ellos, incluso los que se les había extirpado el hemisferio izquierdo, donde se sitúan en la mayoría de las personas las áreas relacionadas con el habla como el área de Broca o el de

 

Wernicke, podían hablar.

Al aparecer el área del habla se cambia de hemisferio, si el hemisferio izquierdo no existe o está dañado, el área del habla se sitúa en el hemisferio derecho.

Los seis pacientes que ahora tienen entre veintitantos y treinta y tantos se presentaron voluntarios para una resonancia magnética funcional, una técnica que permite ver el cerebro en funcionamiento con una buena resolución espacial y temporal en el Centro de Imagen Cerebral del California Institute of Technology (Caltech), en Pasadena. Los resultados se compararon con los de otros seis adultos sanos a los que también se realizaron escáneres y con una base de datos que incluía los resultados de otros 1500 adultos sanos, con una edad media de 22 años.

En el cerebro hay una serie de redes neuronales, de circuitos funcionales que se cree es el sustrato de nuestras emociones, de la cognición, de los comportamientos. Los investigadores se fijaron especialmente en la actividad cerebral en las redes que regulan la visión, el movimiento, las emociones y el pensamiento, los llamados procesos cognitivos. Puesto que las redes neuronales dedicadas a una única función regulatoria se extienden a menudo en ambos hemisferios, el equipo investigador esperaba ver una actividad neural más débil en los pacientes con hemisferectomía, pero no era el caso.

Los investigadores parcelaron el cerebro en 400 zonas, 200 en cada hemisferio y establecieron siete redes funcionales. El mismo esquema de parcelas que se veía en personas sanas se podía distinguir sin problemas en las personas con medio cerebro. La segunda fase fue ver si se volvía a hacer un escáner a la misma persona al cabo de un tiempo y en la misma persona y para  la misma tarea se veía el mismo patrón de actividad, lo que se conoce como fingerprinting, como tomar las huellas dactilares. El resultado de esta segunda parte del estudio es que los patrones de actividad eran consistentes a lo largo del tiempo. Eso fue la base para el estudio final, ver si las redes funcionales de los participantes con medio cerebro eran iguales o diferentes de las de personas sanas.

El grupo de científicos pudo reconocer las mismas redes en los pacientes con hemisferectomía y la principal y sorprendente conclusión fue que las seis personas operadas y los controles mostraban una conexiones potentes y similares entre las regiones las regiones cerebrales que se asignan típicamente a la misma red funcional. Sin embargo, la conectividad entre regiones de varias redes diferentes, eran mucho mayores en todos los participantes a los que se había quitado un hemisferio y entre todas las redes, que en los individuos control. Estos controles eran similares para nivel de inteligencia, edad, preferencia de mano, es decir si eran zurdos o diestros y sexo.

Los médicos ya habían visto que los pacientes con hemisferectomía funcionaban con un nivel excelente pero lo que más ha llamado la atención ha sido el alto grado de compensación que se veía en el estudio de neuroimagen. Estos resultados apoyan la hipótesis de que un sistema compartido de redes funcionales posibilita la cognición y sugiere que las interacciones entre desde diferentes pueden ser un aspecto clave de la reorganización funcional tras una hemisferectomía.

Estos resultados eran inesperados e interesantes porque lesiones mucho menores producidas por un ictus, un accidente, un tumor u otras razones provocan efectos devastadores. Esta gran capacidad de recuperación se basa probablemente en dos aspectos: el cerebro tiene muchos sistemas redundantes y, otra quizá más llamativo, es que tiene una enorme capacidad de adaptación y flexibilidad, lo que se llama plasticidad neuronal. Por tanto sería importante entender cómo el cerebro pone en marcha estos procesos reparadores o compensadores, para poner en marcha estrategias que mejorasen las perspectivas de estos tratamientos.

Sorprende como los teóricos de la neurología y los investigadores del cerebro hablan de los sistemas redundantes del cerebro y su gran capacidad de adaptación y flexibilidad, lo que se llama plasticidad neuronal. Y dicen que sería importante entender cómo el cerebro pone en marcha estos procesos reparadores o compensadores *Pues está claro que un mejor conocimiento facilitaría la terapia y la respuesta es: * y esto como se hace * otro

 

 

 

 

Cerebro enfermo, antes de la hemisferectomía

Las hemisferectomias de mi maestro el dr Albert Lasierra,

Albert Lasierra, que fue el primer jefe de servicio de neurocirugía del hospital

Virgen del Rocío de Sevilla entre los años 1960 y 1985.

Tenía una amplia formación nacional y extranjera, que lo había hecho, con el Dr. Obrador en Madrid y sobre todo en Holanda, Utresch, con el Dr. Berviest..

Albert era un verdadero maestro y en la actualidad la mitad de los neurocirujanos de España tienen alguna formación dependiente de este maestro. Y lo mismo ocurre en Sudamérica donde Argentinos, Boliviana, Mexicanos, Chilenos y algunos más fueron discípulos de Albert

Era aragonés, Maño y como tal trabajador incansable con una visión del conjunto genial. Y no perdonaba un fallo.

 

Don Pedro en Sevilla realizo 16 hemisferectomia. De las cuales una fue hecha por mi.

Es un hombre con 45 años que vive con muy buen estado aunque con una hemi parecía de tres sobre 5 todavía con 45 años a continuación describo el caso clínico de este niño.

Yo era médico adjunto en el servicio de Albert estando un día de guardias ingresa, el hijo de un íntimo amigo mío,  que con dos meses de edad se ha caído del cochecito y viene en coma profundo.

La TAC, muestra un impresionante hematoma subdural izquierdo que va de occipital a frontal.

Aunque el caso es desesperado yo no dudo en hacer una hemi craniectomía izda. Y extirpo el hematoma, procurando tocar lo menos posible el cerebro, que esta destrozado.

Nuestro pronóstico es infausto, y dado que su Padre es mi querido amigo, la situación es dramática. El niño va a una unidad de cuidados intensivos, intubado y por supuesto en, coma. Las unidades de cuidados intensivos en este momento ,  eran algo así como * a ver qué pasa *.

En los días sucesivos el niño va mejorando pero desde el primer momento tienen tal cantidad de crisis generalizadas motoras el lado derecho y  una hemiplajia espástica. Su estado general, no se sabe definir pues el niño es una pura crisis…

Se le suministran toda clase de anticomiciales y el cuadro critico no mejora y el deterioro del niño es enorme.

Nos pensamos detenidamente el problema, consultamos a su familia y decidimos hacer una hemisferectomia del hemisferio izdo.

La intrevencion, es laboriosa, pero no mas que cualquier intervención neuroquirurugica.

En el postoperatorio inmediato dejo de tener crisis, y su evolución fue buena, con una hemiparesia espástica muy acentuada, que con el tiempo, ha ido mejorando, y tiene capacidad de moverse con facilidad y un habla disártrica, con un cociente intelectual de 60 %. Lo he seguido durante 40 años y periódicamente me informan de el.

Para sintetizar, una hemiesferectomia, cuando esta bien indicada es relativamente util

 

 

Referencias

  1. Chen, L. G. Cohen and M. Hallett, Nervous system reorganization following injury. Neuroscience. 2002;111(4):761-73. PMID 12031403

Vining EP, Freeman JM, Pillas DJ, Uematsu S, Carson BS, Brandt J, Boatman D, Pulsifer MB, Zuckerberg A. Why would you remove half a brain? The outcome of 58 children after hemispherectomy-the Johns Hopkins experience: 1968 to 1996. Pediatrics. 1997 Aug;100(2 Pt 1):163-71. PMID 9240794

Pulsifer MB, Brandt J, Salorio CF, Vining EP, Carson BS, Freeman JM. The cognitive outcome of hemispherectomy in 71 children. Epilepsia. 2004 Mar;45(3):243-54. PMID 15009226

Bayard S, Lassonde M. Cognitive, Sensory and Motor Adjustment to Hemispherectomy. In Neuropsychology of Childhood Epilepsy, Jambaqué I. 2001.

Padro Albert Lasierra. Hemisferectomia. Sevilla Medica

HEMISFERECTOMÍA FUNCIONAL – Una técnica revolucionaria 30 diciembre, 2019

Alba y el ‘milagro’ de los 42 a los que se les ha desconectado el cerebro para ‘apagarles’ la epilepsia

Kliemann D, Adolphs R, Tyszka JM, Fischl B, Yeo BTT, Nair R, Dubois                          J, Paul LK (2019) Intrinsic Functional Connectivity of the Brain in Adults with a Single Cerebral Hemisphere. Cell Rep 29(8): 2398-2407.

 

 

 

ANATOMÍA DEL DÍENCÉFALO

ANATOMÍA DEL DÍENCÉFALO

El encéfalo, se divide en tres grandes porciones.

Primero un cerebro anterior llamado el Prosencéfalo son sinónimos ambas palabras cerebro anterior y presente,

Luego un cerebro medio llamado Mesencéfalo y luego hablamos de un cerebro posterior denominado el Romboencéfalo.

Estas palabras son sinónimos tanto si habló de anterior medio o posterior o si hablo de procedencia y mesencéfalo y rompen su procedencia de falo bueno a grandes rasgos está conformada por dos porciones una más voluminosa que es el té el encéfalo y la otra que nuestra reina digamos del día de hoy el diente y fue lo que es esta región que aquí se las coloreo en amarillo el mesencéfalo por su parte es mesencéfalo y ya no tiene divisiones en esta porción verde que ustedes ven aquí que vean que está en estrecha relación con el día encéfalo que hablaremos hoy y por último el rol de encéfalo al igual que divide en dos porciones una más superior denominada el metencéfalo que se las pongo amarillo y otra en roja denominada el encéfalo fíjense que a la hora de realizar mi vídeo yo vengo descendiendo con la realización de los mismos moler y así ha terminado con el del encéfalo vamos a comenzar una serie de vídeos hablando del 10 sexual entonces con respecto al día encéfalo en él vamos a delimitar cinco grandes zonas vamos a ver que estas zonas están todas en relación a esta gran estructura que denominaremos tálamo de la cual voy a hacer dos vídeos tálamo bono y tal amados que los encontrará en el canal luego encontramos la región del hipotálamo que en esta región bueno también en una serie de vídeos de hipotálamo uno hipotálamo dos y una glándula que está muy estrecha relación de hecho está en esta región hipotalámica que es la hipófisis a la cual también le dedicaremos los videos hipófisis unos equipo físico luego tenemos al sub tálamo cuales encontraremos dos formaciones de tejido nervioso caso en el núcleo rojo y la sustancia negra a ellos y no le dedicaremos vídeos específicos porque son estructuras realmente que son más histológicas que otra cosa luego hablaremos del epitálamo .

Esta región es vital porque hallamos a la glándula pineal a los núcleos del abedul a las estrellas medular ya la comisura posterior no hay un vídeo hablando del epitálamo y por último la última región que sería el meta tálamo consta de dos cuerpos aniquilados uno medial y uno lateral medial tiene que ver mucho con la vía auditivo y el cuerpo ténico lado lateral tiene que ver con la vía óptica la vía de la visión entonces este es un esquema grande vamos a verlo ahora en imágenes para que lo puedan entender entonces vamos a hablar de las generalidades de este día encéfalo y de sus divisiones pero antes no te vayas a despegar de este vídeo importantísimo que se suscriban al canal aquí abajo en la esquina inferior derecha donde usted ve que dice suscribirse le da clic y automáticamente queda suscrito a los más de 220 230 exprés de la cuenta de vídeos anatómicos que hay en el mismo si hay algún vídeo que usted no encuentra los temores en los comentarios de este vídeo que ellos siempre los leo y los tomó en cuenta a la hora de la realización de los mismos entonces hablamos las generalidades del día encéfalo fíjense que es una zona que en volumen en relación al teléfono es una zona realmente un poco más picking ahora que importa en este día encéfalo bueno esté bien se falo es parte del proceso céfalo recuerden ustedes es parte del cerebro anterior y fíjense que aquí se le señaló en rojo al del encéfalo y en vez de al dih encéfalo para que vean la prop de volumen entre uno y otro de que se va a componer el día ese fue lo bueno el encéfalo realmente es una región pequeña pero que tiene muchas regiones de núcleos que son aglomerados de digamos sustancia gris y que esto es núcleo bueno cumplen muchísimas funciones sirven sirve en algunos de estaciones de relevo de las vías sensitivas por ejemplo como el tálamo pero también hay otras partes que tienen que ver con el relevo de información de la corteza auditiva como el cuerpo vinculado medial otros tienen que ver con la vida óptica como el cuerpo vinculado lateral por ejemplo en el meta tálamo vamos en el ‘pit álamo perdón vamos a la glándula pineal que tiene que ver con la regulación del ciclo sueño-vigilia en la región del hipotálamo de imagínense ustedes la importantísima función endocrina primero que tiene el hipotálamo que tiene la hipófisis porque secretan hormonas que son indispensables para la vida y aparte de ello el hipotálamo también hay una cierta cantidad de núcleos que tienen digamos la función de regular funciones vitales el control de la sed por ejemplo o entran el pod al centro de la saciedad se entró el hambre entonces imagen si ustedes la importancia de esta región específica de el software ok entonces vamos a ver qué topográficamente este día encéfalo es la parte como más central del encéfalo de hecho la palabra encéfalo significa a través de o adentro del encéfalo y ella es la parte a su vez más inferior se puede decir del cerebro anterior y justamente aquí se la cual lo señala en verde l que está conectando al cerebro medio que es el mes encéfalo con el cerebro anterior o sea es una zona que además ven la cantidad de funciones que tiene es la unión prácticamente antes se le consideraba este linense falo como parte del famoso tronco encefálico del famoso tallo del encéfalo pero hoy en día casi los libros no nombran este encéfalo como parte del tronco encefálico sino que cuando hablan de tronco encefálico comienzan a hablar de mesencéfalo puente o sea hacia abajo y medio le hablo en cada entonces es importante saber que en algunos vídeos si la vas a encontrar como parte del tronco del encéfalo muy bien en este corte que es un corte frontal podemos ver aquí en verde la cantidad de núcleos grises que forman parte del día encéfalo aquí prácticamente marcan al tálamo y el hipotálamo fíjense ustedes que son un par de masas ovoide as entonces que lateralmente están limitadas por la cápsula interna que también tenemos un vídeo de cápsula interna de hecho es la cápsula interna la que los separa de los núcleos de la base es específicamente la cápsula interna y vemos que medial mente ambas regiones o ideas que hacen al día encéfalo están separadas por un espacio un hueco central que es la cavidad del tercer ventrículo derecho es el tercer ventrículo es quien separa a eso esa

digamos el encéfalo del lado derecho al lado izquierdo de una manera totalmente simétrica soy importante que usted lo conozca bien que partes entonces conocemos del día 0 las que él es hombre en el esquema ahora aquí vamos a ver un poco más gráficas primero bueno recuerden que le dije que casi todo se divide en relación al aunque esta estructura redondeada que usted ve aquí estamos viendo específicamente como si estuviésemos adentro de la cabeza del tercer ventrículo estamos viendo la cara medial del canal que puede entonces esta región en azul que está debajo el tálamo en la que denominamos el hipotalamo se desprenden la hipófisis vamos a seguir hablando de las regiones luego un poquitico por debajo también del tálamo pero posterior un poco dorsal al hipotálamo encontramos esta región que esta región en la que denominamos el psuv está la estoy en una región que se encuentran unos núcleos también importantísimos luego vamos a ver que un poquitico poster o superior al tálamo aquí y yo le pongo el ‘pit al amo y luego en otra imagen que nos vamos a ver aquí vamos a ver el meta tálamo solamente que el meta tálamo es una región posterolateral entonces en esta imagen como una visión medial no lo

vemos ahorita se lo voy a mostrar entonces aprovechando esta imagen les muestro como la hipófisis unas glándulas digamos las más importantes del sistema endocrino junto con el hipotálamo se deriva de hecho de la región hipotalámica del propio hipotálamo como tal luego vemos los dos núcleos si las dos formaciones digamos nerviosos que están en relación al sub tálamo que no la vamos a ver en los cortes realmente anatómicos se ven mucho más en cortes histológicos que son el núcleo rojo y la sustancia gris en el hospital nos encontramos una serie de estructura como es la glándula pineal también llamada la epífisis cerebral encontramos los núcleos del ave nula con el trigo no anular y encontramos en relación a ella las estrías medulares también cabe acotar que este pit álamo contiene o sea dentro de su región a la comisura que es la que estamos viendo aquí esta región entonces en la región del hospital luego fíjense este corte no se asuste en una visión superior para ubicarlo este es la glándula pineal este es el trigo no del ave nula esto que se las ella es la estrella medular todo este bulto que usted ve aquí es el tálamo ok y fíjense ustedes como yo les decía que hace a posteriori laterales que se ve el meta tálamo ese meta tálamo conformado entonces por los famosos cuerpos vinculado medial que tienen que ver con la recepción de estímulos de la corteza auditiva y el cuerpo geniculado lateral que es parte de la vida óptica es uno de nombrados en varias ocasiones del vídeo también bueno cabe acotar que una estructura que también es parte del diencefalo es el tercer ventrículo la cavidad a pesar de que no la vamos a estudiar como una estructura nerviosa porque realmente es un hueco es lo que llamamos una cavidad intra encefálica y un vídeo aparte donde hablaremos específicamente de las habilidades de los ventrículos y más aún más específicos de este tercer ventrículo que es el quiste en relación al de encéfalo recuerden que les explicaba cuando hablábamos del encéfalo que en el primer y el segundo ventrículo son en relación al del encéfalo en cambios de tercer ventrículo en relación al diente se en la gran diferencia que hay entre ellos entonces se fue todo el vídeo encéfalo espero te haya gustado no olvides darle like suscríbete y pues buscarme también en instagram en Juan piso sánchez 13 15 los invito a que sigan viendo toda la seguidilla de vídeos de bien hola qué tal cómo les va sean bienvenidos a un nuevo vídeo anatómico de este canal anatomía fácil por juan josé sánchez hoy les traigo un vídeo acerca de la anatomía del día encéfalo de esta famosa región de el cfi loya en vídeos anteriores hablamos de las generalidades del encéfalo ya desarrollamos todo el telencéfalo hablamos de los surcos las circunvoluciones excepto un peludo sido un hablamos del trigo no cerebral hablamos del Fornings hablamos inclusive de los núcleos de la base ahora vamos a dedicar una serie de vídeos a hablar del día encéfalo pero primero tenemos que hablar de las generalidades del mismo y de sus divisiones para que vayan a entender ya esta imagen este ámbito le ha demostrado en varios de mis vídeos pero vale la pena comenzar el vídeo hablando de cómo se divide el encéfalo el encéfalo que vamos a dividir en tres grandes porciones vamos a hablar primero de un cerebro anterior llamado el prosencéfalo son sinónimos ambas palabras cerebro anterior y presente fue luego hablaremos o hablamos de un cerebro medio llamado mesencéfalo y luego hablamos de un cerebro posterior denominado el rompe encéfalo entonces estas palabras son sinónimos tanto se habló de anterior medio o posterior o si hablo de procedencia y falo mesencéfalo y rompen se el procedencia de falo bueno a grandes rasgos está conformada por dos porciones una más voluminosa que es el té el encéfalo y la otra que nuestra reina digamos del día de hoy el diente y fue lo que es esta región que aquí se las coloreo en amarillo el mesencéfalo por su parte es mesencéfalo y ya no tiene divisiones en esta porción verde que ustedes ven aquí que vean que está en estrecha relación con el día encéfalo que hablaremos hoy y por último el rol de encéfalo al igual que el presente falo se divide en dos porciones una más superior denominada el mente encéfalo que se las pongo en amarillo y otra en roja denominada el encéfalo fíjense que a la hora de realizar mi vídeo yo vengo descendiendo con la realización de los mismos moler y así ha terminado con el del encéfalo vamos a comenzar una serie de vídeos hablando del 10 sexual entonces con respecto al día encéfalo en él vamos a delimitar cinco grandes zonas vamos a ver que estas zonas están todas en relación a esta gran estructura que denominaremos tálamo de la cual voy a hacer dos vídeos tálamo bono y tal amados que los encontrará en el canal luego encontramos la región del hipotálamo que en esta región bueno también en una serie de vídeos de hipotálamo uno hipotálamo dos y una glándula que está muy estrecha relación de hecho está en esta región hipotalámica que es la hipófisis a la cual también le dedicaremos los videos hipófisis unos equipo físico luego tenemos al sub tálamo cuales encontraremos dos formaciones de tejido nervioso caso en el núcleo rojo y la sustancia negra a ellos y no le dedicaremos vídeos específicos porque son estructuras realmente que son más histológicas que otra cosa luego hablaremos del epi tálamo al cual sí le dedicaremos un vídeo importante esta región es vital a mika porque que hallamos a la glándula pineal a los núcleos del abedul a las estrellas medular ya la comisura posterior nos hay un vídeo hablando del epitálamo y por último la última región que sería el meta tálamo consta de dos cuerpos aniquilados uno medial y uno lateral medial tiene que ver mucho con la vía auditivo y el cuerpo ténico lado lateral tiene que ver con la vía óptica la vía de la visión entonces este es un esquema grande vamos a verlo ahora en imágenes para que lo puedan entender entonces vamos a hablar de las generalidades de este día encéfalo y de sus divisiones pero antes no te vayas a despegar de este vídeo [Música] importantísimo que se suscriban al canal aquí abajo en la esquina inferior derecha donde usted ve que dice suscribirse le da clic y automáticamente queda suscrito a los más de 220 230 exprés de la cuenta de vídeos anatómicos que hay en el mismo si hay algún vídeo que usted no encuentra los temores en los comentarios de este vídeo que ellos siempre los leo y los tomó en cuenta a la hora de la realización de los mismos entonces hablamos las generalidades del día encéfalo fíjense que es una zona que en volumen en relación al teléfono es una zona realmente un poco más picking ahora que importa en este día encéfalo bueno esté bien se falo es parte del proceso céfalo recuerden ustedes es parte del cerebro anterior y fíjense que aquí se le señaló en rojo al del encéfalo y en vez de al dih encéfalo para que vean la prop de volumen entre uno y otro de que se va a componer el día ese fue lo bueno el encéfalo realmente es una región pequeña pero que tiene muchas regiones de núcleos que son aglomerados de digamos sustancia gris y que esto es núcleo bueno cumplen muchísimas funciones sirven sirve en algunos de estaciones de relevo de las vías sensitivas por ejemplo como el tálamo pero también hay otras partes que tienen que ver con el relevo de información de la corteza auditiva como el cuerpo vinculado medial otros tienen que ver con la vida óptica como el cuerpo vinculado lateral por ejemplo en el meta tálamo vamos en el ‘pit álamo perdón vamos a la glándula pineal que tiene que ver con la regulación del ciclo sueño-vigilia en la región del hipotálamo de imagínense ustedes la importantísima función endocrina primero que tiene el hipotálamo que tiene la hipófisis porque secretan hormonas que son indispensables para la vida y aparte de ello el hipotálamo también hay una cierta cantidad de núcleos que tienen digamos la función de regular funciones vitales el control de la sed por ejemplo o entran el pod al centro de la saciedad se entró el hambre entonces imagen si ustedes la importancia de esta región específica de el software ok entonces vamos a ver qué topográficamente este día encéfalo es la parte como más central del encéfalo de hecho la palabra encéfalo significa a través de o adentro del encéfalo y ella es la parte a su vez más inferior se puede decir del cerebro anterior y justamente aquí se la cual lo señala en verde l que está conectando al cerebro medio que es el mes encéfalo con el cerebro anterior o sea es una zona que además ven la cantidad de funciones que tiene es la unión prácticamente antes se le consideraba este linense falo como parte del famoso tronco encefálico del famoso tallo del encéfalo pero hoy en día casi los libros no nombran este encéfalo como parte del tronco encefálico sino que cuando hablan de tronco encefálico comienzan a hablar de mesencéfalo puente o sea hacia abajo y medio le hablo en cada entonces es importante saber que en algunos vídeos si la vas a encontrar como parte del tronco del encéfalo muy bien en este corte que es un corte frontal podemos ver aquí en verde la cantidad de núcleos grises que forman parte del día encéfalo aquí prácticamente marcan al tálamo y el hipotálamo fíjense ustedes que son un par de masas ovoide as entonces que lateralmente están limitadas por la cápsula interna que también tenemos un vídeo de cápsula interna de hecho es la cápsula interna la que los separa de los núcleos de la base es específicamente la cápsula interna y vemos que medial mente ambas regiones o ideas que hacen al día encéfalo están separadas por un espacio un hueco central que es la cavidad del tercer ventrículo derecho es el tercer ventrículo es quien separa a eso esa digamos el encéfalo del lado derecho al lado izquierdo de una manera totalmente simétrica soy importante que usted lo conozca bien que partes entonces conocemos del día 0 las que él es hombre en el esquema ahora aquí vamos a ver un poco más gráficas primero bueno recuerden que le dije que casi todo se divide en relación al aunque esta estructura redondeada que usted ve aquí estamos viendo específicamente como si estuviésemos adentro de la cabeza del tercer ventrículo estamos viendo la cara medial del canal que puede entonces esta región en azul que está debajo el tálamo en la que denominamos el hipotálamo, esta región en la que  denominamos el PSUV en una región que se encuentran unos núcleos también importantísimos.. Detrás y superior al tálamo aquí y yo le pongo el epitalamo y luego en otra imagen que nos vamos a ver aquí vamos a ver el meta tálamo solamente que el meta tálamo es una región posterolateral entonces en esta imagen como una visión medial no lo vemos ahorita se lo voy a mostrar entonces aprovechando esta imagen les muestro como la hipófisis unas glándulas digamos las más importantes del sistema endocrino junto con el hipotálamo se deriva de hecho de la región hipotalámica del propio hipotálamo como tal luego vemos los dos núcleos si las dos formaciones digamos nerviosos que están en relación al subtálamo que no la vamos a ver en los cortes realmente anatómicos se ven mucho más en cortes histológicos que son el núcleo rojo y la sustancia gris en el hospital nos encontramos una serie de estructura como es la glándula pineal también llamada la epífisis cerebral encontramos los núcleos del Avenula con el Trigono Anular y encontramos en relación a ella las estrías medulares también cabe acotar que este epitálamo contiene o sea dentro de su región a la comisura que es la que estamos viendo aquí esta región entonces en la región del hospital luego fíjense este corte no se asuste en una visión superior para ubicarlo este es la glándula pineal este es el trigo no del ave nula esto que se las ella es la estrella medular todo este bulto que usted ve aquí es el tálamo ok y fíjense ustedes como yo les decía que hace a posteriori laterales que se ve el meta tálamo ese meta tálamo conformado entonces por los famosos cuerpos vinculado medial que tienen que ver con la recepción de estímulos de la corteza auditiva y el cuerpo geniculado lateral que es parte de la via óptica es uno de nombrados en varias ocasiones del vídeo también bueno cabe acotar que una estructura que también es parte del diente de falo es el tercer ventrículo la cavidad a pesar de que no la vamos a estudiar como una estructura nerviosa porque realmente es un hueco es lo que llamamos una cavidad intra encefálica y un vídeo aparte donde hablaremos específicamente de las habilidades de los ventrículos y más aún más específicos de este tercer ventrículo que es el quiste en relación al de encéfalo recuerden que les explicaba cuando hablábamos del encéfalo que en el primer y el segundo ventrículo son en relación al del encéfalo en cambios con el tercer ventrículo

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